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DEPARTAMENTO DE

ENGENHARIA MECÂNICA

Monitorização de indicadores de desempenho de produção:

um caso de estudo na indústria alimentar Dissertação apresentada para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia e Gestão Industrial

Production Key Performance Indicators Monitoring:

a case study in the food sector Dissertation submitted for the degree of Master of Engineering and Industrial Management

Autor

Anaíce Leal

Orientador

Professor Doutor Cristóvão Silva

Júri

Presidente Professor Doutor Pedro Mariano Simões Neto

Professor da Universidade de Coimbra

Vogais

Professor Doutor Cristóvão Silva


Professor Doutor Luís Miguel Domingues Fernandes Ferreira


Colaboração Institucional

Dan Cake Portugal S.A. (Coimbra)

Coimbra, setembro, 2016

|Monitorização de indicadores de desempenho de produção: um caso de estudo na indústria alimentar

ii

"If you can not measure it, you can not improve it."

Lord Kelvin

Aos meus pais e irmão.

|Monitorização de indicadores de desempenho de produção: um caso de estudo na indústria alimentar

ii

Agradecimentos

Anaíce Leal iii

Agradecimentos

O trabalho que aqui se apresenta só foi possível graças à colaboração e apoio

de algumas pessoas, às quais não posso deixar de prestar o meu reconhecimento.

Ao professor Cristóvão Silva agradeço a orientação e apoio prestado durante

todo o meu percurso académico.

Ao Pedro Ferreira e à Gisela Alves agradeço as décadas de experiência na

empresa DanCake partilhadas comigo. Foram uma mais valia para a interpretação dos

dados que sustentaram esta dissertação.

Ao engenheiro Nuno Florido agradeço a oportunidade de estagiar no

departamento de Controlo Industrial da DanCake.

Aos meus pais e irmão atribuo o maior agradecimento, por todo o seu apoio e

dedicação. Apesar das dificuldades, sempre me proporcionaram condições para um futuro

promissor.

||Monitorização de indicadores de desempenho de produção: um caso de estudo na indústria alimentar

iv 2016

Resumo

Anaíce Leal v

Resumo

O propósito desta dissertação é apresentar os conhecimentos adquiridos numa

indústria alimentar que utiliza a metodologia OEE para medir e melhorar a sua eficiência

produtiva. Nesta dissertação demonstram-se os benefícios e os múltiplos pareceres que da

análise advêm. Também se realça a importância da monitorização desta ferramenta. Para

se retirarem julgamentos corretos sobre a eficiência produtiva, é necessário interpretar os

resultados tendo em conta as particularidades dos indicadores e certas informações em

paralelo.

Palavras-chave: Eficiência Global dos Equipamentos, Indicadores, Utilização, Performance, Qualidade, Eficiência, Capacidade produtiva, análise, monitorização.


vi 2016

Abstract

Anaíce Leal vii

Abstract

The purpose of this work is to present the acquired knowledge in a food production

that uses the OEE methodology to measure and improve their production efficiency. This

dissertation shows benefits and multiple opinions that come from the analysis. It also

emphasizes the importance of monitoring this tool. In order to withdraw correct judgments

about the productive efficiency, it is necessary to interpret the results taking into account

particularities of the indicators and parallel information.

Keywords Overall Equipment Efficiency, Indicators, Utilization, Performance, Quality, Efficiency, Capacitate productive, analysis, monitoring.


viii 2016

Índice

Anaíce Leal ix

Índice

Índice de Figuras .................................................................................................................. xiii

Índice de Tabelas .................................................................................................................. xv

Simbologia e Siglas ............................................................................................................. xvii

Simbologia ...................................................................................................................... xvii

Siglas ............................................................................................................................... xvii

1. INTRODUÇÃO ................................................................................................................. 1

2. Apresentação da empresa ............................................................................................. 3

2.1. DanCake .................................................................................................................. 3

2.1.1. Estrutura organizacional .................................................................................. 4

2.1.2. Certificação ...................................................................................................... 4

2.2. Dancake – Unidade Fabril de Coimbra ................................................................... 5

2.2.1. Sistema produtivo............................................................................................ 5

2.2.2. Gabinete de Controlo Industrial ...................................................................... 6

3. Enquadramento teórico ................................................................................................ 7

3.1. OEE – Eficiência Global dos Equipamentos ............................................................ 7

3.1.1. Indicadores OEE e respetivas perdas .............................................................. 8

3.1.2. Cálculo OEE ...................................................................................................... 9

3.1.3. Classificação das empresas ............................................................................ 13

3.1.4. Vantagens ...................................................................................................... 14

3.1.5. Aspetos negativos .......................................................................................... 15

3.1.6. O OEE na DC ................................................................................................... 17

3.2. TEEP ....................................................................................................................... 19

3.3. OOE ....................................................................................................................... 19


x 2016

4. Análise temporal .......................................................................................................... 21

4.1. Os resultados OEE ................................................................................................. 22

4.2. A quantidade total produzida ............................................................................... 24

4.2.1. Influência da quantidade total produzida no OEE ........................................ 25

4.3. A influência do Sobrepeso e Desperdício no OEE ................................................. 27

4.4. O mês de dezembro .............................................................................................. 29

4.5. A distribuição da eficiência da DC ......................................................................... 30

5. Análise dos indicadores e respetivas variáveis............................................................ 31

5.1. Desperdício e o Indicador Qualidade.................................................................... 33

5.2. Microparagens e o Indicador Performance .......................................................... 36

5.2.1. A fiabilidade dos Indicadores OEE ................................................................. 37

5.3. Paragens e o Indicador Utilidade .......................................................................... 39

5.3.1. Análise do silo ................................................................................................ 39

5.3.2. Paragens mais comuns .................................................................................. 41

6. Análise das linhas de produção ................................................................................... 43

6.1. Eficiência ............................................................................................................... 43

6.1.1. Os indicadores OEE ........................................................................................ 45

6.1.2. As causas ........................................................................................................ 47

6.2. Produtividade ........................................................................................................ 56

6.2.1. A produtividade das linhas Butter Cookies ................................................... 57

6.3. Tempo planeado - TEEP ........................................................................................ 58

6.4. Comparação final .................................................................................................. 59

7. Melhorias da análise .................................................................................................... 61

7.1. Melhorias implementadas durante o estágio....................................................... 62

7.2. Sugestões .............................................................................................................. 64

8. Conclusão..................................................................................................................... 67

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS............................................................................................ 71

ANEXO A – Organigrama DC 2016 ....................................................................................... 73

ANEXO B – Legenda do esquema ........................................................................................ 77

Índice

Anaíce Leal xi

APÊNDICE A – Unidade fabril COI ........................................................................................ 79

APÊNDICE B – Balanço mássico ........................................................................................... 81

APÊNDICE C - Resultados ..................................................................................................... 83

APÊNDICE D - As linhas de embalamento ........................................................................... 85

APÊNDICE E – Novo Relatório .............................................................................................. 87


xii 2016

Índice de Figuras

Anaíce Leal xiii

ÍNDICE DE FIGURAS

Figura 1 Exemplos de produtos da marca DanCake/Danesita comercializados em 2016 ... 3

Figura 2 Tempo Calendário.................................................................................................... 9

Figura 3 Tempo Planeado ...................................................................................................... 9

Figura 4 Tempo trabalhado ................................................................................................... 9

Figura 5 Tempo Produtivo ................................................................................................... 10

Figura 6 Compilação dos tempos usados para o cálculo OEE ............................................. 12

Figura 7 Resultados para se atingir o nível World-Class (imagem retirada do blog

OEE.com) ............................................................................................................... 13

Figura 8 Compilação dos tempos usados para o cálculo OEE, TEEP e OOE ........................ 20

Figura 9 Esquema elucidativo das secções de produção do segundo piso ......................... 80

Figura 10 Esquema elucidativo das secções de produção do primeiro piso ....................... 80

Figura 11 Atual Relatório de Produção ............................................................................... 87

Figura 12 Antigo Relatório de Produção ............................................................................. 88


xiv 2016

Índice de Tabelas

Anaíce Leal xv

ÍNDICE DE TABELAS

Tabela 1 Six Big Losses e os Indicadores OEE ........................................................................ 8

Tabela 2 Causas das paragens da DC ................................................................................... 18

Tabela 3 Códigos de paragens programadas ....................................................................... 20

Tabela 4 Estudo comparativo entre a produção total, em quilogramas, dos meses de 2015

e 2016 .................................................................................................................... 24

Tabela 5 Balanço mássico do dia 14 de janeiro de 2016 ..................................................... 38

Tabela 6 Ordem decrescente dos resultados de OEE, Produção e Capacidade Produtiva

das linhas ............................................................................................................... 59

Tabela 7 Índice do esquema com mapeamento dos fluxos da DC ...................................... 77

Tabela 8 Informação detalhada sobre balanço mássico, em quilogramas, do dia 14 de

janeiro de 2016 ...................................................................................................... 82

Tabela 9 Resultados OEE das linhas .................................................................................... 83

Tabela 10 Resultados Produção, Tempo planeado e Capacidade Produtiva das linhas ..... 83


xvi 2016

Simbologia e Siglas

Anaíce Leal xvii

SIMBOLOGIA E SIGLAS

Simbologia

𝒉 – Horas

𝐾𝑔 – Quilogramas

∴ – Portanto,

≅ – Aproximadamente igual a

Siglas

DEM – Departamento de Engenharia Mecânica

FCTUC – Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra

COI – Coimbra

PSI – Póvoa de Santa Iria

DC – DanCake

CI – Controlo Industrial

OEE – Overall Eficiency Equipement

TEEP – Total Effective Equipment Performance

OOE – Overall Operations Eficiency

TPM – Total Productive Maintenance

PA – Produto Acabado

PSA – Produto Semiacabado

FIFO – First in First Out


xviii 2016

INTRODUÇÃO

Anaíce Leal 1

1. INTRODUÇÃO

A presente dissertação foi desenvolvida no âmbito do Curso de Mestrado em

Engenharia e Gestão Industrial que a aluna Anaíce Leal frequenta. O tema da dissertação

“Monitorização de indicadores de desempenho de produção: um caso de estudo na

indústria alimentar” reflete o resultado do conhecimento adquirido num estágio curricular.

A entidade de acolhimento escolhida foi a empresa Dan Cake Portugal. Trata-se de

uma empresa portuguesa, que conta com duas instalações geograficamente distintas. Uma

localiza-se em Coimbra, Bairro de Santa Apolónia – Estrada de Eiras e a outra na região de

Lisboa, na Póvoa de Santa Iria. A aluna teve a oportunidade de conhecer as duas

instalações. No entanto, o seu posto de trabalho situou-se na unidade fabril de Coimbra. O

estágio teve o seu início no dia três de março de 2016 e foi finalizado no dia trinta e um de

agosto de 2016.

O tema

O mercado é um mundo mutável e as empresas têm-se tornado cada vez mais

competitivas. As mudanças constatadas obrigam as indústrias a desenvolverem-se e a

otimizar os seus potenciais, de maneira a não permanecerem na retaguarda das restantes.

Por isso, as empresas procuram ferramentas para medir a eficiência dos seus sistemas

produtivos. A análise deve auxiliar a identificação e eliminação de perdas, contribuindo

para melhorar a rentabilidade da indústria onde se insere.

Com esta necessidade, surgiu a implementação de indicadores de desempenho de

produção na empresa Dan Cake. O intuito seria melhorar a sua eficiência geral e descartar

novos investimentos. Ou seja, pretendiam aumentar a sua competitividade produtiva com

os recursos que se encontravam disponíveis.

A metodologia utilizada na medição e análise da empresa é a estipulada pelo

método OEE. Este recurso forma-se com três indicadores que avaliam a eficiência da

produção, em termos de taxas de utilização, performance e qualidade. Como

consequência, auxilia na tomada de decisões relativa à produção e permite estipular metas

para a redução de perdas.


2 2016

Estrutura da dissertação

Os indicadores OEE são úteis para observar a produção de uma empresa, mas estes

precisam de ser constantemente controlados para poderem dar origem a um estudo

fidedigno. Assim, a análise diária da eficiência global dos equipamentos da DC está sujeita

a uma monitorização constante. Compreender os dados da melhor forma e não se cingir à

interpretação estipulada torna-se uma tarefa essencial.

A presente análise aos dados inseridos pelo controlo industrial terá várias

perspetivas. No seu desenvolvimento estarão sempre presentes aspetos inerentes ao

referido no parágrafo anterior. As etapas são:

2. Apresentação da empresa. Neste capítulo será apresentada uma breve descrição

dos produtos da empresa e das suas estruturas organizacional e produtiva.

3. Enquadramento teórico. Neste ponto explica-se a metodologia que serviu de tema

base para esta dissertação, a Eficiência Global do Equipamentos.

4. Análise temporal. Neste capítulo apresenta-se o desenvolvimento dos resultados

OEE e doutros fatores ao longo de dezanove meses.

5. Análise dos indicadores e respetivas variáveis. Nesta fase tece-se um estudo sobre

os indicadores em causa, desde fatores que os influenciam, exemplos de sugestões

para melhoria do processo retiradas da observação dos mesmos, a reparos sobre a

análise que possam ser aprimorados.

6. Análise das linhas de produção. Para finalizar a análise OEE expõe-se um estudo

sobre as linhas da DC, onde se as classifica quantitativamente e qualitativamente e

se concebe uma comparação entre elas.

7. Melhorias. Um pequeno capítulo dedicado a sugestões suplementares.

Em última instância, pretende-se averiguar se a análise OEE é aplicada

corretamente na DC e se cumpre a sua função.

Apresentação

Anaíce Leal 3

2. APRESENTAÇÃO DA EMPRESA Neste capítulo, para contextualizar o desenvolvimento da dissertação expõe-se a

instituição onde ocorreu o estágio. Apresentam-se os artigos produzidos, a certificação e

as estruturas organizacional e produtiva. Para finalizar, expõe-se as funções do

departamento de Controlo Industrial COI, local do estágio.

2.1. DanCake

A DanCake Portugal S.A. é uma empresa portuguesa fundada em 1978, que tem

como atividade principal o desenvolvimento, produção e comercialização de produtos de

pastelaria para conservação. Alguns dos seus produtos estão representados na figura.

Figura 1 Exemplos de produtos da marca DanCake/Danesita comercializados em 2016

A empresa é constituída por duas unidades fabris que, no total, têm dezanove linhas

de produção, com uma capacidade de até cem toneladas por dia. O seu volume anual de

negócios é de vinte e cinco a cinquenta milhões de euros. A exportação com o nome

Danesita ou DanCake é pluricontinental e atinge oitenta e dois países, representando mais

de metade do total de vendas.

A Dan Cake produz uma gama de produtos com grande variabilidade, que conforme

a sua tipologia/características, são segmentados em dez famílias de venda:

Aperitivos: Pipocas Sabor a Caramelo, Pipocas Doce, Araruta;

Butter Cookies: Assorted Cookies, Butter Cookies, Choc & Chips;

Bolos Familiares: Meia Lua, Rondos, Bolos;

Bolachas e Biscoitos: Bom Dia, Brownies, Chocolate Chip Cookies, Crackers;

Croissants: Croissants de chocolate, Fofinhos;

Especialidades: Milfolhas, Palitos Champanhe, Waffels;

Queques e Madalenas;

Single Serve: Croissants individuais, Madalenas, Mini Tortas, Mini Butter Cookies;

Tortas;

Tostas: Tostas Exclusivas, Tostas Suecas.

A grande especialidade da DC são as Butter Cookies e as Tortas. As BC representam

mais de metade da produção da unidade fabril COI.


4 2016

2.1.1. Estrutura organizacional

A estrutura organizacional da instituição da DC encontra-se no anexo A.

Realça-se o facto dos gabinetes da direção da empresa se situarem na PSI. Portanto,

as decisões finais relativas á gestão de recursos pertence a colaboradores que

geograficamente se encontram longe da unidade fabril de Coimbra, mas contactáveis via

telefónica ou correio eletrónico.

A aluna estagiou na divisão ‘Controlo Industrial’ (CI) que faz parte do Departamento

de Planeamento e Controlo. O seu responsável é a Direção Administrativa e Financeira. O

CI encontra-se divido em dois gabinetes. Um deles situa-se na unidade fabril COI e o outro

na unidade fabril PSI. O posto do chefe da secção, Engenheiro Nuno Florido, localiza-se na

PSI. O responsável realiza visitas casuais à unidade fabril COI e mantém-se em contato com

o gabinete CI através dos recursos disponíveis.

2.1.2. Certificação

A DanCake é reconhecida pelos seguintes certificados:

NP EN ISO 9001, certificado do Sistema de Gestão da Qualidade, desde 1995;

‘Nível Superior’ (“Higher Level”) do referencial BRC Food (“British Retail Consortium

Food”), certificação de Segurança e Qualidade, desde 2005;

Referencial IFS (International Food Standard), certificação de Padrões Globais de

Segurança e Qualidade, desde 2005.

Estas certificações não são uma exigência legal, contudo são necessárias para:

a entrada no mercado internacional;

aumentarem a competitividade (tanto no mercado internacional como nacional);

manterem a confiança nos seus produtos, por parte dos clientes e consumidores.

Estes documentos apresentados estipulam critérios exigentes que resultam em

custos adicionais ao longo do processo produtivo. Contudo, são autenticações exigidas

por muitos clientes da DC.

Apresentação

Anaíce Leal 5

2.2. Dancake – Unidade Fabril de Coimbra

O estágio que deu origem a esta dissertação foi realizado em Coimbra. Por esse

motivo segue-se uma descrição mais detalhada desta unidade fabril. A fábrica em estudo,

no dia sete de julho de 2016, tinha 279 colaboradores efetivos e 116 colaboradores

temporários, perfazendo um total de 395 trabalhadores.

A DC COI é uma manufatura com linhas direcionadas para uma produção em massa.

2.2.1. Sistema produtivo

A unidade é constituída por nove linhas de produção que trabalham em processo

contínuo com grau elevado de mecanização e pouca flexibilidade. No segundo piso da

fábrica estão seis linhas distribuídas em paralelo. As outras três linhas estão localizadas no

primeiro piso, onde também se encontram os armazéns de matéria-prima.

As linhas produzem certas famílias de produtos:

As linhas um, três e seis confecionam produtos dentro da família dos BC;

A linha quatro produz a família dos queques e afins;

A linha sete cria American Cookies, Strudells e outros derivados;

A linha oito produz vários tipos de palitos;

A linha nove confeciona pipocas;

A linha dez elabora croissants e fofinhos;

A linha onze dedica-se aos waffles.

Para todas as linhas existem três grandes sectores de trabalho: zona de massas,

zona de formação e zona de embalagem. No apêndice A encontra-se uma pequena

esquematização e explicação das linhas de produção da DC.

As chefes de linha têm de recolher a informação necessária para a análise OEE,

relativas à produção. A informação é registada em suporte papel, nos documentos

chamados Relatórios de Produção.


6 2016

Planeamento

2.2.2. Gabinete de Controlo Industrial

A informação presente nos Relatórios de Produção é posteriormente registada em

suporte informático pelo Gabinete de Controlo Industrial. Esse registo é apenas realizado

no dia seguinte.

De seguida encontra-se um mapeamento da circulação da informação na empresa

DanCake COI, a sua legenda encontra-se no anexo B.

Todos os fluxos apresentados no esquema são realizados diariamente.

Relativamente ao CI, esta recebe informação sobre o que foi planeado referente ao próprio

dia de produção. Na manhã seguinte insere-se os dados necessários para se realizar a

reunião OEE sobre o dia anterior, antes de almoço. Durante o dia, também se regista em

sistema toda a matéria-prima e material de embalagem que foi utilizado na produção do

dia anterior. A informação provém de documentos preenchido à mão pela fase de massas

e formação e outro pelo armazém C. Esclarece-se que o símbolo process do esquema é

relativo a todas as fases do processo produtivo (massas, formação e embalagem).

Na reunião estão presentes os responsáveis de Coimbra pelo departamento de

produção, qualidade, manutenção e armazém. A apresentação dos resultados OEE é

realizada por um dos elementos do gabinete de Controlo Industrial.

Controlo Industrial OEE

C1 C

Cliente

PA

Fornecedor

Diariamenteor

Diariamenteor

Esquema 1 Mapeamento do fluxo de informação e matéria da unidade fabril COI

Dia

riam

ente

or

3. ENQUADRAMENTO TEÓRICO

Anaíce Leal 7


Na presente dissertação apresenta-se o estudo resultante da monitorização do

desempenho da produção na empresa DC. Esta indústria utiliza a metodologia OEE para

medir e controlar a sua eficiência produtiva, como tal segue-se uma contextualização

teórica desta ferramenta. Nos últimos subcapítulos, expõem-se dois indicadores, o TEEP e

o OOE, que servem de complemento para o estudo da eficiência global da empresa, tanto

produtiva, como operacional.

3.1. OEE – Eficiência Global dos Equipamentos

Overall equipment efficiency, com a sigla OEE, significa Eficiência Global dos

Equipamentos e é um conjunto de métricas propostas por Seiichi Nakajima, na década de

1960. Tal como o nome indica, serve para medir a eficiência dos equipamentos numa

indústria, identificando a parcela de tempo de produção que é realmente produtiva. Esta

ferramenta foi desenvolvida para oferecer uma estrutura quantitativa à metodologia

Manutenção Produtiva Total (TPM). O objetivo deste é melhorar o processo produtivo,

eliminando perdas ou reduzindo-as ao máximo.

A implementação desta análise na DC não teve haver com a metodologia

mencionada. A empresa passou por uma queda de quota de mercado, seguida de uma

restruturação da equipa de gestão. Como o estudo OEE tem se tornado cada vez mais

popular e utilizado como uma ferramenta quantitativa essencial para a medição de

produtividade, a nova direção contratou uma empresa externa para desenvolver uma

análise para a DC. Este estudo é diariamente renovado com a inserção de dados da

produção e tem várias funções. O objetivo primordial é servir de auxílio para a melhoria

contínua da produção, servindo como apoio a decisões a curto prazo. Outro dos intuitos é

proporcionar uma visão do que acontece na fábrica, aos elementos da direção.

*As referências bibliográficas pertencentes ao parágrafo estão identificadas com os números 1), 3) e 10).


8 2016

«A adoção de um sistema de avaliação de desempenho eficiente possibilita à

empresa o conhecimento da “fábrica oculta” que existe dentro de si.», citação de Hansen

de 2006. Isto é, mede a capacidade de produção instalada na empresa e determina a

percentagem de potencial que ficou por aproveitar. Assim, permite otimizar a utilização

dos seus equipamentos e, consequentemente, ajuda a empresa a tornar-se mais

competitiva no mercado.

3.1.1. Indicadores OEE e respetivas perdas

Para determinar a capacidade não utilizada o OEE é repartido em três indicadores:

Utilização, Performance e Qualidade. Cada um dos indicadores representa um género de

perda de eficiência produtiva. Ao ser a evolução métrica do processo TPM, o programa

original da OEE tem como maior objetivo reduzir as seis grandes perdas:

Distribuição da eficiência Six Big Losses

Perdas de Utilização Paragens não esperadas

Paragens inerentes ao processo

Perdas de Performance Pequenas paragens

Ciclos lentos

Perdas de Qualidade Desperdícios da produção

Desperdícios dos arranques

OEE Tempo total produtivo

Tabela 1 Six Big Losses e os Indicadores OEE, baseada na tabela de OEE.com/oee-six-big-losses.html

No encadeamento da apresentação dos cálculos do OEE, explicam-se as variáveis

do quadro acima. Os afastamentos dos indicadores da DC, daquilo que é esperado pela

teórica, são mencionados no capítulo presente.


Anaíce Leal 9

3.1.2. Cálculo OEE

A medição efetuada por esta metodologia baseia-se na forma como o potencial da

empresa é distribuída no tempo, segundo os blogs OEE.com e oeecoach.com. Começa-se

por considerar a totalidade do tempo:

Tempo Calendário

Figura 2 Tempo Calendário

O tempo de calendário é o somatório das horas dos meses em estudo de todas as

linhas de produção.

Deste tempo primordial subtrai-se o tempo em que não se produziu devido a razões

que transcendam a produção. As razões podem ser encerramento da empresa para férias,

pausas ou refeições, falta de demanda, ou seja, tempo não planeado. Como também se

consideraram as razões resultantes de anomalias externas, como falta de energia elétrica.

Tempo Planeado Perdas do calendário

Figura 3 Tempo Planeado

Este tempo planeado também é conhecido como tempo teórico, porque representa

a produção teórica, isto é, a produção máxima que a DC poderia confecionar se tivesse um

OEE de 100%. Ao explicar-se o espaço temporal que o OEE estuda, reúnem-se as condições

para apresentar os indicadores e os respetivos tipos de perda.

Utilização

Definição

O indicador Utilização representa a percentagem de tempo que as linhas estiveram

a trabalhar em contínuo, sem interrupções. Tendo o exemplo das linhas da DC, representa

a totalidade do tempo que o tapete ou tabuleiros estiveram em movimento.

Cálculo

Este indicador avalia o tempo trabalhado que resulta da subtração das perdas por

paragens ao tempo planeado.

Tempo trabalhado Perdas Utilização

Perdas do calendário

Figura 4 Tempo trabalhado


10 2016

A percentagem do indicador é retirada através da seguinte expressão:

%𝑈𝑡𝑖𝑙𝑖𝑧𝑎çã𝑜 =𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑡𝑟𝑎𝑏𝑎𝑙ℎ𝑎𝑑𝑜

𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑝𝑙𝑎𝑛𝑒𝑎𝑑𝑜

Levantamento das perdas

As perdas de utilização dividem-se em:

Paragens inerentes ao processo, como as mudanças de fabrico;

Paragens não esperadas, como rutura de stock de matéria prima ou avarias

em equipamentos.

O levantamento das paragens é realizado pela contagem dos minutos em que a

máquina esteve parada durante o período de Tempo Planeado. Geralmente, apenas se

contam as paragens que sejam suficientemente longas para lhes atribuir uma causa. As

outras paragens, de menos de dois minutos, são consideradas pequenas paragens e

contabilizadas para o indicador performance.

Performance

Definição

O indicador Performance avalia a rapidez da produção. Se este indicador se

apresentar a 100%, representa que a produção esteve a trabalhar à velocidade máxima.

Cálculo

Este indicador avalia o tempo produtivo que resulta da subtração das perdas de

performance ao tempo trabalhado.

Tempo produtivo Perdas Performance

Perdas Utilização


Figura 5 Tempo Produtivo


%𝑃𝑟𝑒𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 =𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑡𝑖𝑣𝑜

𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑡𝑟𝑎𝑏𝑎𝑙ℎ𝑎𝑑𝑜

=𝐶𝑎𝑑ê𝑛𝑐𝑖𝑎 𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑥 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢çã𝑜 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 (𝑐𝑜𝑚 𝑒 𝑠𝑒𝑚 𝑞𝑢𝑎𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒)

𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑡𝑟𝑎𝑏𝑎𝑙ℎ𝑎𝑑𝑜


Anaíce Leal 11


Como foi anteriormente exposto, as perdas de performance são as pequenas

paragens e abrandamento de ciclos. As pequenas paragens são contabilizadas à

semelhança das paragens. Em relação aos abrandamentos de ciclo, existem três formas de

os recolher:

Manual: A contagem da produção é feita pelo operador, que realiza as devidas

anotações de tempos a tempos. Esses valores são totalizados por um funcionário

que lança as informações, em muitos casos no Excel, e calcula a performance.

Automático: A contagem dos ciclos é recolhida automaticamente por um recetor

de dados conectado a sensores na máquina ou linha. Permite recolher em tempo

real as informações necessárias para se calcular o indicador.

Dedutivo: Os minutos resultantes de abrandamento da cadência são o resultado

dos minutos que sobram sem informação para lhes associar. Tendo em conta o

tempo planeado, retira-se-lhe o somatório do tempo utilizado para a produção final

e todas perdas sob a forma de desperdício ou paragem.

Qualidade

Definição

O indicador Qualidade tem em conta os defeitos da produção, incluindo as partes

que precisam de retrabalho (o PSA). Assim contabiliza apenas a parte boa da produção.

Cálculo

Este indicador avalia o tempo efetivo que resulta da subtração dos desperdícios ao

tempo produtivo.

Tempo efetivo Perdas Qualidade

Perdas Performance

Perdas Utilização



%𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒 =𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑒𝑓𝑒𝑡𝑖𝑣𝑜 (ℎ)

𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑡𝑖𝑣𝑜(ℎ)=

𝐵𝑜𝑎 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢çã𝑜 (𝐾𝑔)

𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢çã𝑜 (𝐾𝑔)


12 2016


Ao se retirar o desperdício do processo e arranque, este é pesado em equipamentos

com balança. Para se converter o seu peso em tempo, faz-se uso da cadência da produção:

𝐶𝑎𝑑ê𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑟𝑒𝑎𝑙 (𝐾𝑔 ℎ⁄ ) =𝑃𝑒𝑠𝑜 (𝐾𝑔)

𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜 (ℎ)

OEE

OEE é a proporção entre o Tempo efetivo e Tempo Planeado. Por esse razão é que

o tempo planeado é considerado o tempo teórico de produção para a análise. Para se ter

uma noção mais clara dos significados dos tempos mencionados anteriormente, apresenta-

se a seguinte compilação:

O OEE considera todos os tipos de perda, o que resulta numa boa medição do

tempo de produção. Pode-se o calcular com as seguintes expressões:

%𝑂𝐸𝐸 = 𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑒𝑓𝑒𝑡𝑖𝑣𝑜 (ℎ)

𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑃𝑙𝑎𝑛𝑒𝑎𝑑𝑜 (ℎ)

= %𝑈𝑡𝑖𝑙𝑖𝑧𝑎çã𝑜 𝑥 %𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑥 %𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒

Ao apresentar-se fórmula resultante dum produto, depreende-se a dificuldade em

alcançar um alto resultado. Para se obter um bom resultado de eficiência global,

necessitam-se bons resultados a nível dos três fatores exigidos. A título de exemplo, se uma

empresa conseguir alcançar 85% de resultado para os três indicadores em simultâneo, fica

com um OEE de apenas 61%. O que evidencia a exigência desta análise para se ter um bom

resultado final.

Tempo Calendário

Tempo Planeado Perdas do calendário

Tempo trabalhado Perdas Utilização


Tempo produtivo Perdas Performance


Tempo efetivo Perdas Qualidade


Figura 6 Compilação dos tempos usados para o cálculo OEE


Anaíce Leal 13

3.1.3. Classificação das empresas

Uma das vantagens desta metodologia é servir como comparação de eficiências

entre diferentes indústrias. Como tal, alguns tempos após a sua origem criou-se um

patamar de excelência que tem os resultados OEE como base de avaliação, de acordo com

os blogs OEE.com, oeecoach.com e OEE.com.br. Os resultados para se atingir o nível

chamado World-Class são os seguintes:

Figura 7 Resultados para se atingir o nível World-Class (imagem retirada do blog OEE.com)

Assim, uma indústria que consiga igualar ou superar cada um dos indicadores

individualmente, considera-se que possua um desempenho de World-Class. Não basta ter

OEE de 85% para alcançar o nível, é necessário que Disponibilidade, Performance e

Qualidade alcancem ou superem os valores de referência.

Segundo a Vorne, a empresa que criou o blog OEE.com, a maioria das empresas

têm resultados próximos de 60%. Portanto, considera-se aceitável quando as empresas

apresentam resultados entre 65% e 75%, caso haja a preocupação em melhorar o valor.

Menos de 65% de OEE representa uma indústria com baixa competitividade e grandes

perdas económicas. Valores entre 75% e 85% representa um nível aceitável com

pequenas perdas e um potencial para chegar facilmente aos valores de World-Class.

Acima dos 85% com todos os indicadores a igualar ou superar as referências, representa

uma empresa com grande competitividade.

Apesar de haver estas classificações, é importante não fixar uma meta. O objetivo

de uma empresa deve ser sempre melhorar, independentemente do resultado OEE

alcançado.


14 2016

3.1.4. Vantagens

Para além de servir de avaliação quantitativa e qualitativa, Hansen destacou outras

vantagens para este tipo de análise:

Permite que as empresas analisem as reais condições da utilização dos seus ativos.

Servindo como auxílio para a tomada de decisão do planeamento e da gestão de

recursos a curto prazo;

Fornece uma visão operacional e real do que ocorre no chão de fábrica para a direção

de topo;

Dificulta que informações operacionais sejam ocultadas;

Propicia uma revisão dos dados de engenharia (como ciclos dos equipamentos de

referência, nomenclaturas de dados, etc);

Democratiza as informações sobre a performance dos equipamentos;

OEE é um índice abrangente que sinaliza os efeitos do ambiente, da falta de materiais,

dos problemas de qualidade, de falta de recursos humanos e doutros fatores sobre a

produção. *

Outro ponto forte da medição da OEE é que pode ser aplicada de diferentes formas e

objetivos, adaptando-se às várias indústrias. A ferramenta tanto serve para identificar

situações onde devem ser desenvolvidas melhorias, como para quantificar as melhorias

introduzidas nos equipamentos, células ou linhas de produção ao longo do tempo.

Ao apresentar estas vantagens, a metodologia diminui as perdas da empresa onde é

implementada. Ao se minimizarem os desperdícios, aumentam-se a eficiência e

produtividade da mesma. Em última instância, ao se implementar uma análise OEE, a

empresa torna-se mais competitiva no mercado por otimizar a utilização dos equipamentos

que possui.


Anaíce Leal 15

3.1.5. Aspetos negativos

Segundo a pesquisa efetuada, existe um consenso comum que dita que a

ferramenta OEE é efetivamente uma mais valia para as empresas. Apesar das suas

inúmeras vantagens é necessário ter conhecimentos das suas lacunas, em ordem a retirar

conclusões proveitosas e acertadas através desta análise.

Como o próprio nome da metodologia indica, esta análise é apenas um estudo

global do desempenho dos equipamentos. Logo, revela ser uma metodologia limitada

quando se observa a eficiência dos equipamentos individuais. (Huang e outros, 2003) A

deterioração de uma máquina pode não ser legível na análise OEE. A máquina poderá estar

a executar a sua ação mais lentamente, mas, se posteriormente o atraso causado for

compensado, não irá afetar os resultados dos indicadores OEE.

Scott e Pisa, em 1998, também constatam as vantagens da OEE como sendo

importantes e permanentes. Apesar disso, consideraram a metodologia insuficiente,

porque nenhum processo está isolado. Eles indicam que uma produção é uma complexa

teia de interações entre máquinas, pessoas, ferramentas, materiais, departamentos,

empresas e processos. Por vezes, essas atividades interdependentes são vistas de forma

isolada. O que leva a uma fraca coordenação na implantação de todos os recursos

disponíveis e a uma dificuldade acrescida na gestão do trabalho de forma eficiente. Por

conseguinte, é necessário concentrar a atenção não apenas no desempenho do

equipamento, mas também no desempenho de toda a fábrica. «O objetivo final de

qualquer fábrica é ter um sistema integrado altamente eficiente e não equipamentos

brilhantes» (Oechsner e outros, 2003).

Em relação à implementação da metodologia, segundo Hansen, a maioria dos

fracassos da OEE acontecem principalmente por motivos de resistência á mudança. Para

atenuar este facto é necessário verificar algumas situações, como a equidade dos salários

e o equilíbrio de trabalho pelos operadores.


16 2016

Outra situação inconveniente são as empresas que se focam demasiado no patamar

teórico, os 85% de OEE. Segundo o blog OEE.com, as empresas devem traçar as suas

próprias metas, tendo em conta as suas próprias particularidades. Seguir metas externas

não resulta, porque uma empresa pode ter um OEE de 85% e ser menos eficiente do que

uma empresa com 80%. Tudo depende dos critérios de recolha de dados e da forma como

a informação é processada.

Estas insuficiências presentes na ferramenta OEE levaram à modificação e

ampliação da metodologia original. As empresas consoante as suas necessidades e

objetivos, ajustam a análise para uma perspetiva mais ampla e adequada ao seu próprio

caso.


Anaíce Leal 17

3.1.6. O OEE na DC

Apesar da DC ter algumas diferenças, em relação ao que é recomendado pela

metodologia, esta aproxima-se do que foi anteriormente exposto. As suas particularidades

são devidas à adaptação da análise para algo adequado à indústria onde se insere e àquilo

que é pretendido estudar pela empresa.

Neste subcapítulo é explicado o OEE da empresa. Tendo em conta a teórica, apenas

serão explicados os factos que diferem do que foi apresentado anteriormente.

Os indicadores da DC são calculados com as seguintes variáveis/perdas:

Esquema 2 Indicadores DC e respetivas variáveis

Pelo esquema, é percetível a existência de diferenças em relação aos três

indicadores. Portanto, explicam-se as diferenças de cada um deles.

Indicador utilização

Relativamente ao indicador Utilização, as diferentes causas de perda são dividas em

quatro grupos, em vez de dois. Os vários motivos das paragens são representados por

códigos. Esses códigos estão divididos em quatro grupos que podem ser agregados aos

grupos apresentados no estado de arte:

Paragens não esperadas divide-se em Avarias e Outros;

Paragens inerentes ao processo divide-se em Setups e Processo.

Utilização

Paragens

Setups

Processo

Avarias

Outros

Performance

Microparagens

Qualidade

Desperdício


18 2016

As diferentes causas são identificadas da seguinte maneira:

Paragens inerentes ao processo Paragens não planeadas

Grupo Cód Descrição Grupo Cód Descrição

Setups P1 Mudança fabrico

Avarias

P13 Preparação de Massas

Processo

P3 Arranque da linha (enchimento) P14 Formação produto

P4 Paragem final (escoamento) P15 Forno

P5 Limpeza da linha P16 Arrefecimento

P6 Rectificar / Nova massa P17 Coberturas / Recheio

P7 Reembalamento produto P18 Embalagem

P8 Produto não conforme

Outros

P33 Produção PSA - Falta ME

P9 Falta de formas P34 Refeições

P10 Falha Operador P35 Falta de operadores

P36 Falta de matéria prima

P37 Falta de material embalagem

P38 Aguardar decisão Qualidade

P39 Acidente trabalho

P40 Outros

P41 Produto Semi Acabado

P42 Problemas Material Embalagem

Tabela 2 Causas das paragens da DC

Indicador Performance

Em relação à performance, existe uma particularidade em relação ao levantamento

das suas perdas. As pequenas paragens e perdas de ciclo têm o mesmo nome:

microparagens.

A DC utiliza o levantamento dedutivo das suas microparagens. Alguns

colaboradores são responsáveis por contabilizar a produção durante o período planeado e

o tempo produtivo é calculado através da fórmula:

𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑡𝑖𝑣𝑜(ℎ) = 𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑒𝑓𝑒𝑡𝑖𝑣𝑜(ℎ) + 𝐷𝑒𝑠𝑝𝑒𝑟𝑑í𝑐𝑖𝑜 (ℎ)

As microparagens são o resultado de:

𝑀𝑖𝑐𝑟𝑜𝑝𝑎𝑟𝑎𝑔𝑒𝑛𝑠 = 𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑇𝑟𝑎𝑏𝑎𝑙ℎ𝑎𝑑𝑜 − 𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑡𝑖𝑣𝑜

Ao observar-se a figura 6 percebe-se que as microparagens representam todas as

perdas do indicador Performance.


Anaíce Leal 19

Indicador Qualidade

Os desperdícios da DC são pesados sem existir distinção entre os desperdícios de

arranque com os de processo.

O tempo efetivo é calculado com a seguinte expressão:

𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑒𝑓𝑒𝑡𝑖𝑣𝑜 (ℎ) =𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢çã𝑜 (𝐾𝑔)

𝐶𝑎𝑑ê𝑛𝑐𝑖𝑎 (𝐾𝑔/ℎ)

Algumas fórmulas de cálculo dos indicadores são diferentes do proposto pela

teórica, mas os resultados obtidos são os mesmos. Existe uma exceção que é o indicador

performance, mas os seus resultados serão discutidos adiante.

3.2. TEEP

O OEE apenas analisa o tempo planeado para se produzir. Não identifica quanto

seria a produção adicional disponível, se a parte do Tempo de Calendário planeado fosse

maior. Para esse estudo, existe outro indicador relacionado com a mesma metodologia, o

TEEP. Esta sigla representa Total Effective Equipment Performance que significa

performance total efetiva dos equipamentos. A expressão para o seu cálculo é:

%𝑇𝐸𝐸𝑃 = 𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑝𝑙𝑎𝑛𝑒𝑎𝑑𝑜 (ℎ)

𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜 𝐶𝑎𝑙𝑒𝑛𝑑á𝑟𝑖𝑜 (ℎ)

3.3. OOE

O OOE é outro indicador da metodologia em estudo que executa a análise do tempo

que a empresa esteve não só a produzir, como também a efetuar outro tipo de operações,

como manutenção programada, ensaios de novos produtos, etc. Calcula-se através da

seguinte expressão:

%𝑂𝑂𝐸 = 𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙(ℎ)

𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜 𝐶𝑎𝑙𝑒𝑛𝑑á𝑟𝑖𝑜 (ℎ)

As referências bibliográficas pertencentes a estes subcapítulos estão identificadas com os números 5), 7) e 13).


20 2016

A DC não efetua o cálculo do OOE ou do TEEP, mas efetua o levantamento da causa

do não planeamento do tempo. As causas identificadas com códigos de paragem são as

seguintes:

Código Paragem programada

P43 Reunião planeada

P44 Ações formação / Sensibilização

P45 Ensaios

P46 Manutenção programada

P47 Falta de demanda

P48 Anomalias externas

P49 Falta de material programada Tabela 3 Códigos de paragens programadas

Assim pode-se fazer um levantamento do tempo operacional da empresa que é

somatório do tempo planeado com as paragens devido a Reunião Planeada, Ações de

Formação, Ensaios e Manutenção Programada. A nova representação dos tempos

considerados encontra na imagem abaixo.

Nesta nova representação dos tempos, as perdas do calendário (o total de tempo

não planeado) foi divido em externo e interno. Assim, perdas externas têm haver com

tempo não planeado devido a falta de demanda, anomalias externas. As perdas internas

representam o tempo da empresa que esteve operacional sem produtividade planeada.

Resumidamente o OOE, analisa o tempo despendido em ações não produtivas. O

TEEP analisa a percentagem do tempo que não foi planeado produzir, independentemente

do motivo. A empresa DC não faz o levantamento do TEEP ou do OOE. Nesta dissertação,

estes indicadores são calculados para complementar a análise OEE.

Tempo Calendário

Tempo Operacional Perdas externas

Tempo Planeado Perdas internas

Perdas externas

Tempo trabalhado Perdas Utilização Perdas do calendário

Tempo produtivo Perdas Performance Perdas do calendário

Tempo efetivo Perdas Qualidade Perdas do calendário

Figura 8 Compilação dos tempos usados para o cálculo OEE, TEEP e OOE

4. ANÁLISE TEMPORAL

Anaíce Leal 21


A análise presente neste capítulo tem como objetivo examinar a evolução da

eficiência da empresa DC, ao longo do tempo.

O seu espaço temporal situa-se no ano de 2015 e nos primeiros 7 meses de 2016.

Esta escolha temporal deve-se ao facto da análise OEE na DC ter sido aprimorada durante

o ano de 2014 e, portanto, os dados inseridos no sistema terem uma maior fiabilidade e

abrangência a partir de 2015. Após o levantamento de informações relevantes procede-se

ao processamento de mais pormenores numa escala temporal mais reduzida.

Nomeadamente, segue-se uma análise sobre o desempenho do pior mês, em termos de

eficiência.


22 2016

4.1. Os resultados OEE

O estudo chave dos dados encontra-se representado no gráfico abaixo. A escala

utilizada é um mês. Estão representados os três indicadores OEE através das barras e o

produto dos indicadores corresponde encontra-se representado a amarela. O tracejado

representa as médias dos Indicadores e da Eficiência Global dos Equipamentos no espaço

de tempo em estudo.

Gráfico 1 Indicadores OEE das linhas de produção DC de 2015 e dos primeiros 7 meses de 2016, por mês

Ao observar-se o gráfico não se constatam picos significativos, uma vez que as

diferenças entre os valores e as respetiva médias não ultrapassam os 5%.

Outros factos que se podem destacar do gráfico são:

A produção DC não se classifica como World-Class, por razões constatadas

posteriormente, durante a análise das linhas. Apesar disso, a eficiência produtiva

da empresa é constante e bastante boa, ao apresentar uma média superior a

85%.;

Todos os indicadores OEE apresentam valores elevados, superiores a 90%. O

indicador que mais influencia o resultado final de uma forma negativa é o

indicador Utilização com uma média de 93.2%. O mais positivo é o indicador

Performance com 95.9% de média.;

81,9% 81,7%

85,0%

88,4%

84,7%

93,2%

95,9%

95,7%

85,6%

75,0%

80,0%

85,0%

90,0%

95,0%

100,0%

jan

-15

fev-

15

mar

-15

abr-

15

mai

-15

jun

-15

jul-

15

ago

-15

set-

15

ou

t-1

5

no

v-1

5

dez

-15

jan

-16

fev-

16

mar

-16

abr-

16

mai

-16

jun

-16

jul-

16

% Utilização

%Performance

%Qualidade

%OEE

Média %Utilização

Média %Performance

Média %Qualidade

Média %OEE


Anaíce Leal 23

A influência ligeiramente predominante do indicador Utilização relativamente

aos outros dois indicadores na variação do produto OEE. Tal verifica-se através

dos picos mínimos e máximos das linhas azul (%Utilização) e amarela (%OEE) que

coincidem num maior número de vezes do que as restantes linhas. Na análise

dos indicadores percebem-se as razões para este facto.;

O indicador Qualidade é a variável mais constante, aquela que menos se desvia

da média. Assim se verifica que o desperdício produzido na DC é bem

controlado.;

Os meses com pior eficiência são os meses de fevereiro e dezembro de 2015 com

menos de 82% de OEE e o mês com maior rendimento foi o de março de 2016

com 88.4% de OEE.;

A evolução do OEE do mês de dezembro de 2015 até à ao mês de março 2016,

onde se regista a melhoria contínua do pico mais baixo para o mais elevado. Não

existe um registo que indique que medidas foram implementadas para se

registar este crescimento, mas parte da explicação poderá estar:

Na eficácia da análise OEE. Uma das vantagens desta metodologia é detetar

as depressões da eficiência produtiva. Um pico mínimo pode motivar os que

participam na análise a terem um papel mais proactivo na deteção de falhas

e implementação de melhorias. Consequentemente, a produtividade

ressente-se e os indicadores OEE sobem.

No mês de dezembro que apresenta o pico mais baixo. Este mínimo foi

claramente devido à baixa performance que a linha apresentou neste mês.

Adiante, o mês de dezembro será explorado com maior pormenor como

sendo um dos meses mais ineficientes.;

Na evolução da produtividade. Ao se examinar o total dos quilogramas

produzidos, no gráfico da página seguinte, conclui-se que a produção neste

período de tempo também subiu.


24 2016

4.2. A quantidade total produzida

Para se perceber a evolução da quantidade produzida por mês, em quilogramas, ao

longo do tempo em estudo, elaborou-se o gráfico:

Gráfico 2 Evolução da quantidade total produzida (em quilogramas) ao longo do tempo (por mês)

A linha a tracejado representa a média do total da produção no espaço de tempo

em causa. Mesmo com dados referentes a um espaço temporal relativamente curto,

verifica-se:

A maior subida da quantidade produzida no mês de maio de 2016, refletindo

a aquisição de uma enorme encomenda de um novo cliente internacional.

Uma sazonalidade: a época alta da DC são os meses de julho a novembro.

Os meses com menor necessidade de produção são os de dezembro a

fevereiro.

Uma tendência: crescimento da quantidade produzida. Para clarificar esta

constatação mostra-se de seguida a diferença dos meses de 2015 em relação

aos meses de 2016.

Mês 2015 2016 Diferença %Crescimento de 2016

janeiro 586757 684413 97656 14%

fevereiro 587689 708632 120943 17%

março 781591 841156 59565 7%

abril 714304 738607 24303 3%

maio 621693 1304429 682736 52%

junho 651811 1348761 696951 52%

julho 832326 1442456 610130 42%

Total 5458481 8078235 2619754 32% Tabela 4 Estudo comparativo entre a produção total, em quilogramas, dos meses de 2015 e 2016

586757

1299175

552747

1442456

895359

0

200000

400000

600000

800000

1000000

1200000

1400000

1600000(Kg)


Anaíce Leal 25

Através da tabela anterior é possível constatar um crescimento de 32% da produção

dos meses de 2016 em relação aos mesmos meses de 2015.

Note-se que o espaço temporal considerado é curto para sustentar a teoria de haver

uma sazonalidade ou tendência na procura dos produtos da DC. Não sendo mesmo

aplicável um método teórico para o estudo quantitativo dos dados de modo a identificar

tendências precisas e a prever o comportamento futuro da variável em causa.

4.2.1. Influência da quantidade total produzida no OEE

Ao constatar-se anteriormente uma relação torna-se interessante comparar os

dados da performance da produção com a variação da quantidade produzida.

Gráfico 3 Comparação entre quantidade produzida, em Kg, e %OEE, por mês

Ao estudar o pictórico anterior verifica-se que não existe algo conclusivo nesta

relação. Apenas se destacam os meses com menor eficiência são aqueles onde houve uma

menor quantidade de quilogramas produzidos. Ao averiguar as possíveis razões para esta

ocorrência, obteve-se o descrito nos parágrafos seguintes.

78,0%

80,0%

82,0%

84,0%

86,0%

88,0%

90,0%

0

200000

400000

600000

800000

1000000

1200000

1400000

1600000

jan

-15

fev-

15

mar

-15

abr-

15

mai

-15

jun

-15

jul-

15

ago

-15

set-

15

ou

t-15

no

v-15

dez

-15

jan

-16

fev-

16

mar

-16

abr-

16

mai

-16

jun

-16

jul-

16

Produção (Kg)

% OEE


26 2016

1. Arranques de linha

Quando existe menos produção, as linhas são obrigadas a parar com maior

frequência devido a falta de demanda. Uma paragem de linha tem sempre como

consequência um novo arranque. Arranques são sinónimo de quebras e minutos

iniciais desperdiçados (sem produção) para preparação da linha. Afetando

negativamente indicadores de qualidade e desperdício.

2. Setups – Mudanças de fabrico

Ao constatar que existe menor quantidade de produção prevista, a

empresa torna-se menos seletiva no tipo de encomendas que negoceia.

Havendo assim um acréscimo de encomendas de pequenas quantidades

aceites. Muita variabilidade e pouca quantidade não é o mais adequado para

uma produção que trabalha em contínuo, uma vez que acresce o número de

mudanças necessárias que obrigam a linha a parar para limpar e mudar massas

e embalagens. Obtendo-se resultados negativos similares aos de um arranque.

3. Paragens para limpezas

Os meses cuja produção prevê-se ser reduzida, são aproveitados para

realizar uma manutenção mais profunda às linhas de produção. O tempo gasto

em limpezas prejudica o tempo de Utilização das linhas.

Em subcapítulos posteriores constatar-se-á a influência dos três factos anteriores

nos indicadores do OEE.


Anaíce Leal 27

4.3. A influência do Sobrepeso e Desperdício no OEE

Com o intuito de se perceber melhor a influência que as percentagens de Sobrepeso

e de Desperdício têm sobre a performance global da produção da DC traçou-se o gráfico:

Gráfico 4 Sobrepeso (%) Desperdício (%) e OEE (%) por mês

O sobrepeso é a diferença entre o peso real do produto e o seu peso teórico. A lei

obriga que esta diferença seja sempre positiva. Logo, a empresa não pode vender uma

embalagem com menos peso do que aquele que vem estipulado pela embalagem. Mas,

todo o peso adicional presente nas embalagens é ‘oferecido’ e os seus custos são

suportados pela empresa. Logo, a DC tem como objetivo minimizar ao máximo todo o

sobrepeso.

O desperdício também é controlado, porque é a variável que influencia diretamente

o Indicador Qualidade. Esta variável representa todas as quebras motivadas pelas mais

variadas razões. Um dessas razões é o produto rejeitado por falta de peso que também

representa um custo extra para a empresa.

Pelo gráfico agora apresentado e a análise posteriormente realizada ao indicador

Qualidade, percebe-se que o desperdício é uma variável constante. Como consequência,

não se verifica influência do desperdício na variação do OEE. Tal facto não significa que não

tenha uma influência negativa no OEE. Só que em todos os meses, o peso da influência é

igual, não variando a eficiência geral.

78,0%

80,0%

82,0%

84,0%

86,0%

88,0%

90,0%

0,0%

0,5%

1,0%

1,5%

2,0%

2,5%

3,0%

3,5%

4,0%

4,5%

5,0%

jan

-15

fev-

15

mar

-15

abr-

15

mai

-15

jun

-15

jul-

15

ago

-15

set-

15

ou

t-15

no

v-15

dez

-15

jan

-16

fev-

16

mar

-16

abr-

16

mai

-16

jun

-16

jul-

16

%O

EE

%So

bre

pes

o e

Des

per

díc

io

%Sobrepeso

%Desperdício

Média %Sobrepeso

Média %Despedício

%OEE


28 2016

Observando-se o gráfico também se verifica o valor que a empresa perde com o

sobrepeso não é muito menor do que aquele que perde com o desperdício. Esta relação

tem mais que haver com o bom controlo do desperdício na DC do que com o descontrolo

do sobrepeso. O desperdício é mantido em valores baixos, porque existe uma quantidade

considerável de mão de obra a colmatar as ineficiências do processo, como será explicado

no ponto Desperdício e o Indicador Qualidade. A empresa realiza o levantamento destas

duas variáveis (sobrepeso e desperdício) para estudar a variação do seu custo e garantir a

sua estabilidade.

É importante haver o balanço entre o produto que é rejeitado por peso a menos e

o sobrepeso. Quanto mais se aproximam do peso ideal, maior será a taxa de desperdício

resultante de produto abaixo do peso. Dado a grande variabilidade de pesos que pode

ocorrer, este balanço torna-se um dos grandes desafios da indústria alimentar. Tanto que

uma das equipas de trabalho da DC tem como função estar constantemente a controlar o

produto. Essa equipa controla os inúmeros fatores que podem modificar as características

do produto e consequentemente aumentar o seu sobrepeso ou comprometer a sua

conformidade. Alguns aspetos controlados são:

Temperatura ambiente,

Mudança de lote da matéria-prima,

Calibração das máquinas,

Discernimento das pessoas que preparam as massas,

Etc.


Anaíce Leal 29

4.4. O mês de dezembro

Após o levantamento de alguns dados, é possível discutir os motivos que

prejudicaram mais o OEE no mês de dezembro. Este subcapítulo é uma interpretação do

que foi exposto no gráfico do subcapítulo ‘4.1. Análise temporal’.

As variáveis que influenciam diretamente o OEE são: Desperdício, Paragens e

Microparagens. Relembrando a informação analisada, também se verificou alguma

influência doutros fatores. Nomeadamente, a produção total tem influência e apresenta

possíveis sazonalidade e tendência.

O mês de dezembro foi o pico mais baixo. O Indicador que mais contribuiu para a

diminuição da eficiência da empresa foi o Performance. Neste mês, os colaboradores têm

férias. Assim, nalguns dias, existem menos colaboradores a assegurarem as linhas. Nestas

situações, os chefes de linha não têm tanto tempo como é hábito para efetuarem os

registos acerca das perdas da produção. Ao não apontarem a informação nos relatórios de

produção surgem microparagens. Essas pequenas paragens que no relatório OEE, na

realidade, são outro tipo de perdas, como desperdícios e paragens. As justificações para

esta dissonância são explicadas no espaço dedicado às Microparagens e o Indicador

Performance.

Do parágrafo anterior se conclui que o aumento de perda não esteve associado a

microparagens, esteve antes associado ao aumento de paragens e desperdícios. Assim, a

diminuição da eficiência dos equipamentos da DC deveu-se a:

Período de férias dos colaboradores que se encontra associado a uma época de baixa

vigilância das linhas produtivas e, consequentemente, a aumento de perdas;

Baixa produtividade, por causa da sazonalidade, que é prejudicial para uma produção

que se encontra preparada para trabalhar em contínuo.

Se a empresa apenas estivesse cingida à informação partilhada pela análise OEE,

sem qualquer tipo de monitorização aos seus indicadores, não teria sido possível retirar

conclusões reais acerca dos acontecimentos do mês mais ineficiente apresentado. Assim

se depreende a importância do controlo do estudo, ao permitir que haja a interpretação

correta dos resultados calculados através da ferramenta.


30 2016

4.5. A distribuição da eficiência da DC

Para finalizar a análise temporal, apresenta-se a distribuição do tempo da empresa:

Desperdício Microparagens Paragens

Esquema 3 Distribuição do tempo da DC

Através do esquema é possível retirar conclusões pertinentes sobre o

aproveitamento do tempo na DC. O primeiro aspeto que realça prende-se no fraco

aproveitamento do tempo total disponível. Como se pode verificar através do TEEP:

%𝑇𝐸𝐸𝑃 = 15267 ℎ𝑜𝑟𝑎𝑠

52992 ℎ𝑜𝑟𝑎𝑠= 28.8%

Apenas cerca de 30% do tempo de calendário disponível é planeado. O OOE não

será calculado, uma vez que o tempo operacional soma apenas 59 horas ao tempo

planeado. Num universo de milhares de horas, a diferença é irrelevante.

∴ %𝑂𝑂𝐸 ≅ %𝑇𝐸𝐸𝑃 = 28.8%

Daqui se retira que a empresa não regista com grande regularidade operações

como ensaios ou manutenção programada. A maioria do tempo não planeado é devido a

falta de demanda. A empresa raramente precisa de ter as linhas todas a trabalhar ao

mesmo tempo para terminar as suas encomendas. Também não é usual qualquer linha

trabalhar em contínuo durante muito tempo, o que não é favorável para o aproveitamento

do potencial geral da produção.

Contrariamente ao tempo em geral, através da distribuição do tempo percebe-se

que o tempo planeado para produção é bem aproveitado. Tendo em conta o reduzido

período despendido em perdas, como paragens, microparagens e desperdício. Tal facto,

reflete-se nos números elevados dos indicadores OEE. Com esta perceção, se dá início ao

seguinte subcapítulo que aborda o estudo efetuado aos mesmos.

52

99

2

15

26

71

42

14

13

75

61

31

83

Tempo Calendário

Tempo planeado Período não planeado

Tempo de produção

T. de produção real

T. de prod. c/ qualidade

Horas:

5. ANÁLISE DOS INDICADORES E RESPETIVAS VARIÁVEIS

Anaíce Leal 31


Na sequência da monitorização dos indiciadores OEE é necessário averiguar se a

informação recolhida para o seu cálculo é fiável. Para tal, segue-se uma análise das

diferentes variáveis que são inversamente proporcionais aos indicadores da eficiência da

produção. As variáveis em causa são os diferentes tipos de perdas da produção da DC:

paragens, microparagens e desperdício.

Contextualização

Foca-se o tempo numa análise de dados mais recente: o ano de 2016, de janeiro até

julho. Esta focagem ocorre, porque parte deste período de tempo em causa coincide com

a época do estágio curricular. Permitindo realizar uma análise baseada em ocorrências

experienciadas pela aluna.

Para iniciar este estudo, apresenta-se um gráfico que compara indicadores e

variáveis do OEE. De modo a percecionar quais as variáveis com maior peso nas perdas

produtivas. No espaço temporal em estudo obteve-se uma taxa OEE de 86.3% e as suas

variáveis tiveram os seguintes valores:

Gráfico 5 Taxa OEE e de outras variáveis de 2016

86,3% de OEE

0,8%2,3%

2,2% 1,7%

3,0% 3,7%

OEE utilização OEE performance OEE qualidade

Setups Processo Avarias

Outros Microparagens Desperdício


32 2016

No gráfico anterior é percetível, que o indicador com pior percentagem é o

Utilização. Para se entender a razão, mostra-se um esquema que agrupa as variáveis com

os respetivos indicadores afetados por elas.

Esquema 4 Relação indicadores OEE com variáveis referentes a 2016

O conjunto de variáveis que afeta a Utilização é o que tem maior peso, um total de

7%. Assim se deduz que o principal modo de perda de eficiência da produção da DC é

através das paragens.

Setups = 0.8%

Processo = 2.3%

Avarias = 2.2%

Outros = 1.7 %

Utilização = 93.0%

Microparagens = 3.0%

Performance = 96.8%

Desperdício = 3.7%

Qualidade = 95.8%


Anaíce Leal 33

5.1. Desperdício e o Indicador Qualidade

Com 3.7% do tempo das linhas, o desperdício ocupa o segundo conjunto de

variáveis que mais prejudica o OEE de 2015. Dando origem, ao segundo pior Indicador OEE:

Qualidade.

O desperdício são as quebras causadas por ineficiências do processo de fabrico, tais

como avarias, equipamentos desafinados, ou fases incontornáveis do mesmo, como

arranques, setups. Dada a eficiência geral das linhas da DC, as suas quebras são elevadas.

Essas perdas devem-se a algumas particularidades da indústria e do tipo de produto

fabricado. Algumas dessas singularidades correspondem a:

Especificidades do produto. Os produtos DC, sendo produtos alimentares, estão

sujeitos a critérios específicos e rigorosos. Por isso, em certas fases do processo

como arranque, limpezas e outros, são gerados desperdícios para garantir o

cumprimento do estabelecido pelos clientes e certidões adquiridas.

Fragilidade do produto. O produto da DC é frágil, principalmente as bolachas.

Quando existe alguma situação anómala, como um encosto devido a um

desalinhamento, avaria, erro humano ou outro, o produto tende a partir-se. Ao se

danificar, torna-se não vendável.

Consequências das paragens. Após uma paragem, o realinhamento da linha

acarreta quebras devido à fragilidade do produto. Logo, quando existe uma

paragem da linha, geralmente há desperdício. Mas o contrário não se verifica, pois

é bastante usual haverem quebras devido a uma ineficiência que não necessita de

parar para ser solucionada.

Desalinhamentos frequentes. A DC tem uma quantidade considerável de

colaboradores a inspecionar o alinhamento dos produtos nas linhas para colmatar

as falhas dos equipamentos. Mas existem partes dos desalinhamentos que passam

despercebidos e o produto não entra alinhado para a zona de embalagem. O

produto desalinhado danifica-se e este transforma-se em desperdício.


34 2016

O desalinhamento do produto

O desalinhamento do produto nas linhas de produção é uma questão que se deve

desenvolver para realçar um facto relativo ao OEE. Ao existirem trabalhadores a

executarem ações corretivas no alinhamento do produto, estão a ‘encobrir’ da análise OEE

algumas ineficiências dos equipamentos. As perdas de eficiência consequentes duma

anomalia dum equipamento são evitadas pela inspeção. A minimização dessas perdas é

uma mais valia, mas acarreta os custos que a empresa tem com os funcionários que

inspecionam o alinhamento do produto. O OEE sobe sem ter em consideração o custo dos

funcionários. A empresa controla o número de colaboradores alocados às diversas linhas,

através de um estudo aparte.

As situações mais frequentes que não têm as devidas repercussões no OEE, por

serem falhas colmatadas pelos colaboradores que inspecionam as linhas, são:

As máquinas da formação colocam o produto no tapete de uma forma

desalinhada. Devido a não se encontrarem devidamente afinadas ou por

apresentarem uma anomalia. O desalinhamento é corrigido por operadores antes

da fase de embalamento;

Na máquina das formas de papel colocam-se quatro bolachas dentro de uma

forma. Após essa operação, os operadores verificam se as formas têm o número

certo de bolachas e se estão alinhadas;

A situação anteriormente descrita também ocorre mais uma vez após o

enchimento das latas.

Assim, estas situações são comuns no processo, mas não se contabilizam como

perda no OEE. Exceto o produto que passa desalinhado pelos inspecionadores sem estes

se aperceberem. Por esta razão, a quantidade de desperdício causado é influenciada pela

experiência e dedicação dos colaboradores em causa. Existem situações em que pode

existir picos de desperdício por haver uma percentagem de trabalhadores temporários a

trabalhar. Para evitar acontecimentos destes, os operários recentes ocupam postos junto

a trabalhadores experientes.


Anaíce Leal 35

Não se considera a supressão destes postos de trabalho, uma vez que são essenciais

para minimizar os desperdícios da produção. Sugere-se apenas que as horas de trabalho

manual dispensadas a inspecionar e a colmatar falhas do processo sejam somadas e

analisadas.

O Indicador Qualidade

Passando à avaliação final do indicador qualidade, o valor da percentagem de

desperdício é bem controlado, tendo em conta que:

Existe uma parte considerável de quebras que fazem parte do processo. São

ineficiências que não podem ser evitadas, apenas minimizadas, porque garantem

a conformidade do produto.

Existem singularidades do produto que propiciam as quebras;

Reflete-se em 93.0% de Qualidade. Valor muito positivo que mantém o OEE acima

dos 85%.

A melhoria que poderia ser implementada para a análise deste indicador seria

separar o registo dos desperdícios em dois grupos distintos:

quebras que fazem parte do processo (como arranques);

quebras devido a outras ineficiências (como avarias).

Assim, aproximar-se-ia mais do proposto pela teórica e poderia se analisar com mais

pormenor as perdas que certos grupos de eventos originam.


36 2016

5.2. Microparagens e o Indicador Performance

Algumas das microparagens são originadas devido a ocorrerem produções com uma

cadência inferior ao standard. Estas situações acontecem quando é necessário abrandar a

passadeira da linha até a uma velocidade inferior à velocidade máxima do

estrangulamento, o equipamento mais lento. Algumas das razões para estes atrasos são:

A textura da massa não permite que as máquinas da formação moldem a forma

correta do produto. Quando não se descobre o equilíbrio certo entre os

ingredientes da massa, abrandar a passadeira pode ser a solução. Tornando a

máquina da formação o ponto de estrangulamento, em vez do forno;

O produto precisa de estar mais tempo no forno por causa de um fator externo,

como a temperatura ambiente, ou por causa da mudança de fornecedor de algum

ingrediente que modifica as propriedades da massa;

Algum tipo de avaria num equipamento da zona de embalagem em que se opte por

abrandar a velocidade para não se acarretar com grandes custos adicionais por se

produzir demasiado PSA.

Para finalizar o assunto das microparagens torna-se importante referir um ponto.

Estas não representam apenas os minutos de abrandamento do ciclo da linha, também são

relativas a todos os minutos que não têm informação. A lacuna de dados é devido a:

Pequenas paragens que são espectáveis pela teórica;

Falta de report. Existe a possibilidade de os colaboradores não registarem todas as

quebras ou paragens ocorridas na produção durante um determinado dia. Ao se

realizar a análise OEE isso refletir-se-á em microparagens, porque a linha não

produziu todos os quilogramas de produto, bom ou mau, que tinha a capacidade de

produzir por hora. Assim, mesmo quando a linha trabalha com a cadência standard,

por vezes o Indicador Performance não está a 100%, porque acarreta com as perdas

dos outros dois indicadores que ficaram por registar, tanto desperdícios, como

paragens.

Aqui se identifica um problema na análise OEE da DC, ao não haver uma distinção

entre as microparagens devidas a ciclos lentos e as causadas por pequenas paragens, como

a teórica sugere. Se houvesse poderia se identificar com mais facilidade um abrandamento


Anaíce Leal 37

esporádico da linha ou uma inusual falta de informação. A falta de repartição das

microparagens dificulta a descoberta da causa para uma baixa na performance da empresa.

Para comprovar que pode existir situações com alguma falta de report e que esta

afeta a análise OEE, segue-se um exemplo que demonstra que houve informação que ficou

por registar.

5.2.1. A fiabilidade dos Indicadores OEE

Relembrando o gráfico 1 do capítulo Análise temporal, o mês de janeiro foi o pior

mês de 2016 em termos de performance. Tal deve-se ao facto de ter sido o mês com maior

número de horas registadas na forma de microparagens. Assim, escolheu-se um dia de

janeiro cujo indicador de performance esteve abaixo da média para se realizar um estudo

sobre a variável que o influencia.

O dia escolhido foi o sete de janeiro com 92.5% de performance e cerca de seis

horas de microparagens. As percentagens das perdas e o indicador OEE apresentam-se no

gráfico seis. No excerto da próxima página explicitam-se as circunstâncias reveladoras da

ambiguidade das microparagens no dia em causa.

Gráfico 6 Perdas e resultado OEE do dia 14 de janeiro de 2016

Os dois factos que indicam uma falta de report considerável são:

O primeiro facto que indica que esta percentagem de microparagens reflete a falta de

report, é que não há registo de nenhuma linha ter trabalhado com um ciclo abaixo do

padrão.

O segundo facto é o balanço mássico às linhas do dia em causa que se encontra

apresentado na tabela cinco e a respetiva explicação que lhe segue. Salienta-se que para

um conhecimento mais pormenorizado sobre o balanço mássico desenvolvido deve-se

consultar o apêndice B.

OEE 80,1%

9,4%7,5% 2,9%

Paragens Microparagens Desperdício


38 2016

Linha Quantidade PA (Kg) Balanço mássico (Kg) Microparagens (min)

1 3252 Kg -290 Kg 17 min

6 24111 Kg -645 Kg 14 min

7 5687 Kg -694 Kg 109 min

8 7535 Kg -1882 Kg 93 min

9 761 Kg -142 Kg 95 min

10 1627 Kg -808 Kg 65 min Tabela 5 Balanço mássico do dia 14 de janeiro de 2016

Verifica-se uma diferença considerável entre a quantidade de matéria que sai da

produção e aquela que entra. Esta disparidade é uma parte da causa das microparagens:

quilogramas que não são reportados.

Sabe-se que de alguma forma existe matéria na saída do processo que não é reportado.

Pode-se afirmar que não existe produto acabado que não esteja registado. Então, por

exclusão de partes, restam as formas de desperdício para associar à diferença do

balanço mássico.

Daqui se conclui que os 7.5% de perda do indicador performance deveriam estar

associados aos outros indicadores. As microparagens deveriam ser minutos de desperdício

e/ou paragens.

Uma vez que as linhas da DC estão preparadas para trabalharem sempre (salvo

exceções esporádicas) à velocidade standard definida, na maioria das vezes o indicador

performance aponta para a informação em falta. Mas não é alarmante, porque se se

observar o indicador performance, sabe-se que é o mais elevado dos três indicadores.

Evidenciando, portanto, a boa performance das linhas e o facto de não haver muita

informação que fique por reportar. O lado negativo é que o indicador não reporta apenas

o que deveria representar: a performance. Obrigando a haver sempre uma interpretação

diferente para cada situação que se apresente com um indicador de performance baixo.

Melhoria

Constatando-se a dificuldade em efetuar conclusões baseadas nas microparagens

sem um conhecimento específico do que ocorre na produção, deveria de haver duas

modificações:

Na análise OEE, efetuarem a distinção entre pequenas paragens e abrandamentos

de ciclo;

Na medição das perdas, efetuarem a medição manual ou automática, em vez da

dedutiva, conforme explicitado no estado de arte.


Anaíce Leal 39

5.3. Paragens e o Indicador Utilidade

As paragens são as variáveis com maior peso no prejuízo do OEE com um total de

7%. Originando assim que o Indicador OEE Utilização seja o mais baixo.

As paragens são muito prejudiciais para uma produção que trabalhe em contínuo.

Um minuto de paragem significa dezenas de quilogramas que não são produzidos.

Portanto, é fulcral haver este estudo na DC para as controlar. O facto de haver pouca

demanda, aumenta os episódios de arranque ou mudança de fabrico. Estas fases do

processo são tempos mortos considerados como perdas por paragem.

Através da análise OEE diária, os colaboradores conseguem perceber se existe

algum evento não esperado que esteja a prejudicar a eficiência da produção. Ao identificar

um problema podem resolvê-lo e depois verificar a eficácia dessa resolução.

5.3.1. Análise do silo

A título de exemplo da aplicabilidade da análise, demonstra-se um caso em que o

controlo das paragens auxiliou na melhoria contínua da produção.

Nas análises diárias do mês de março houve um aumento de reportamento de

paragens com o código P13 (Avarias na zona das massas) em algumas linhas derivadas à

falta de massa por causa do silo 2 do açúcar estar entupido. Nessa altura, verificou-se que

as paredes do silo não estariam a absorver devidamente a humidade, formando-se torrões

de açúcar que entupiam a saída do ingrediente. Também se constatou que quando o silo

estava cheio não se verificavam estas paragens, uma vez que o peso do próprio produto

desfazia e empurrava o açúcar condensado pela sua saída. Então, decidiu-se manter o silo

sempre cheio de modo a não entupir.

Mas esta solução não se mostrou totalmente satisfatória, porque o açúcar do silo

baixou até a um certo nível (devido a picos de produção) e entupiu de novo em maio e em

junho, baixando a eficiência da utilização das linhas. Então, a manutenção propôs outra

solução: começar a utilizar o silo 6 (que estava vazio) para armazenar açúcar e substituir o

silo 2. De modo a ser possível realizar uma manutenção profunda ao contentor

problemático. Mas apenas começaram a utilizar o silo 6 em julho e a paragem do silo 2

ficou agendada para mais tarde, numa data ainda por definir.


40 2016

Gráfico 7 Minutos de paragem devido ao silo 2 nos meses de 2016

Ao se realizar um levantamento das paragens devidas ao silo 2 (no gráfico anterior),

verifica-se que aumentaram de incidência no último mês, julho. A manutenção geral ao silo

ainda não foi realizada devido ao incremento de produção constatado e ao período de

férias que diminuiu temporariamente a capacidade de resposta da equipa da manutenção.

Apesar de haver motivos para o atraso da inserção da solução, não se deveria

prolongar a demora por muito mais tempo. Os dados indicam um agravamento gradual da

situação e o total de horas de paragem já contabiliza mais de 21 horas. Realizados os

cálculos com as respetivas cadências, os minutos parados devido ao silo 2 representam

perto de 15 toneladas de rendimento que não foi produzido.

Nesta observação ao silo, mostra-se o modo como a análise OEE auxilia a tomada

de decisões e incentiva a melhoria contínua. Resumidamente, através da análise OEE

houveram as seguintes ações:

a deteção de uma falha (paragens devido ao silo 2);

uma solução foi implementada (manter o nível dos silos elevado);

verificou-se que não foi eficaz (reincidência do problema);

uma segunda melhoria foi proposta (substituição e manutenção do silo 2).

0

50

100

150

21-jan 8-fev 26-fev 15-mar 2-abr 20-abr 8-mai 26-mai 13-jun 1-jul 19-jul 6-ago

Min

uto

s


Anaíce Leal 41

5.3.2. Paragens mais comuns

As paragens são as variáveis estudadas com maior pormenor, o que indicia

intuitivamente os problemas da eficiência produtiva. Dada a influência das paragens no

estudo OEE, viabiliza-se uma análise mais pormenorizada destas dissipações através do

gráfico abaixo.

Gráfico 8 Tempo das paragens

Existe uma vasta gama de tipos de paragens estudadas que foram apresentadas

anteriormente em O OEE na DC. Estas encontram-se divididas em 4 famílias cujo peso sobre

o OEE de 2016 já foi apresentado sob a forma de percentagem. Em termos de tempo

efetivo, os valores para cada uma delas são: Setups (122 horas), Processo (346 horas),

Avarias (332 horas) e Outros (263 horas). Considerando a teórica, estas paragens juntam-

se em dois grupos. O primeiro grupo, paragens inerentes ao processo, soma 468 horas. O

outro, paragens não esperadas, totaliza 595 horas. O tempo planeado considerado foram

15267 horas.

Destes somatórios retira-se que a empresa perdeu algum tempo com as paragens

inerentes ao processo. Sabe-se que as empresas do ramo alimentar têm de obedecer a

parâmetros rigorosos para os seus produtos serem próprios para consumo e não perderam

0 50 100 150 200

Formação produto

Arranque da linha (enchimento)

Produto Semi Acabado

Limpeza da linha

Setup

Produção PSA - Falta de ME

Embalagem

Preparação de Massas

Rectificar / Nova massa

Refeições

Reembalamento produto

Outros

Forno

Produto não conforme

Arrefecimento

Falta de operadores

Falha Operador

Coberturas / Recheio

Falta de material embalagem

Falta de matéria prima

Aguardar decisão Qualidade

Acidente trabalho

Problemas Material Embalagem

Horas

Processo Avarias Outros

Setup


42 2016

os diplomas exigidos pelos clientes. Para manter o rigor, é natural que tenham de conceder

tempo para efetuarem limpezas e preparações adequadas das linhas. Como também é

esperado terem critérios que rejeitam os bolos produzidos durante essas ações de

higienização e outros eventos que não garantam a completa integridade do produto,

aumentando igualmente o desperdício gerado.

Apesar do tempo perdido por causa das características do processo ser

considerável, o período com paragens não espectáveis foi mais longo do que aquelas que

são naturais à produção. Os motivos para as perdas não esperadas serem superiores são:

A empresa tem a preocupação de minimizar os tempos parados do processo. Acabando

por as paragens inerentes ao processo não terem tanto peso como poderiam ter;

O sistema de implementações de reparações é insuficiente. Como foi verificado na análise

ao silo, a empresa consegue detetar os seus problemas e implementar melhorias. Mas

estas nem sempres são eficazes. A equipa da manutenção poderia ser mais eficaz nalguns

casos e apostar mais em manutenções preventivas. Daí a existência de uma percentagem

elevada de paragens devido a avarias;

O tempo gasto a produzir PSA não planeado é elevado. Este tempo tem de se contabilizar

como paragem, porque o produto tem de ser reintroduzido na linha para se transformar

em produto acabado. O tempo de produção não pode ser duplicado, apesar de estar duas

vezes na linha de produção, uma durante a formação e a segunda quando é embalado.

Para o OEE, o tempo é apenas contabilizado quando o produto se encontra totalmente

embalado. Durante a sua formação, o tempo é considerado uma paragem e o produto

não finalizado é considerado desperdício. Assim, se demonstra que a zona das linhas com

maior ineficiência é o processo de embalagem. Apesar disso, também é a zona que atribui

mais variabilidade aos produtos da DC.

Para finalizar o assunto sobre o indicador em causa, é importante referir que existe

uma parte do total de 458 minutos de microparagens que pertence ao Indicador Utilização.

Tal deve-se a paragens que as chefes de linha não reportam ou a paragens que foram

reportadas, mas não totalmente contabilizadas. Assim, o Indicador Utilização, com 95.8%

de eficiência em 2016, encontra-se calculado acima da realidade. Apesar desta

possibilidade, a análise desta dissertação contabilizará sempre o Indicador Utilização com

uma média de 95.8%, por ser o resultado dos dados disponibilizados.

6. ANÁLISE DAS LINHAS DE PRODUÇÃO

Anaíce Leal 43


Anteriormente foi realizada a análise geral sobre a eficiência global dos

equipamentos. Com este subcapítulo pretende-se comparar as diferentes linhas da

unidade fabril de Coimbra da DanCake. Os pontos essenciais de comparação serão os níveis

de eficiência e de produtividade mensal. Espera-se apurar quais são as melhores e piores

linhas, em termos de eficiência global e rentabilidade. Caso alguma delas se saliente com

grande intensidade, até se poderão tecer opiniões acerca de medidas a serem tomadas

para regularizar o nível de eficiência das linhas.

6.1. Eficiência

De seguida, apresenta-se o gráfico que fornece a confrontação entre os indicadores

OEE das diferentes linhas. O espaço temporal em causa são os meses de janeiro de 2015 a

julho de 2016.

Gráfico 9 Indicadores OEE (%) por linha de produção DC, média de 2015 e 2016

88,4%

68,3%

90,2%

72,2% 79,4%

57,1%

39,7%

0,0%

10,0%

20,0%

30,0%

40,0%

50,0%

60,0%

70,0%

80,0%

90,0%

100,0%

% Utilização

%Performance

%Qualidade

%OEE


44 2016

As linhas 1 (88.4%) e 8 (90.2%) são as linhas que apresentam uma melhor eficiência.

As que apresentam piores eficiências são as linhas 4 (68.3%) e 10 (72.2%). O indicador que

mais contribuiu para a descida do OEE das linhas 4 e 10 foi da Utilização. Refletindo um

maior número de paragens.

Considerando a classificação World-Class, as linhas DC têm a seguinte classificação

qualitativa:

Esquema 5 Classificação qualitativa das linhas DC

Para além das linhas 1 e 8, salienta-se que as linhas 3, 6 e 7 também têm muito boas

eficiências globais, uma vez que apresentam um OEE acima dos 85%. As restantes linhas

têm uma eficiência razoável, tendo eficácias acima da média mundial. As linhas 4 e 10 com

eficiências abaixo de 75% são as que estão mais afastadas desse nível desejável.

Apesar da maioria das linhas DC estarem com bons resultados em termos de OEE

em relação a outras empresas, a empresa delineia metas ambiciosas, de modo a motivar

os seus colaboradores a melhorar. Assim se depreende que a firma compreende a política

OEE no sentido de a utilizar para servir de suporte a uma melhoria contínua, em vez de um

mero estudo para sinalizar ações corretivas quando os números estão em baixo.

As linhas de embalamento

Nos últimos parágrafos é possível verificar que, na análise em causa, não se

consideraram as linhas de embalamentos. As causas para esta situação estão descritas no

Apêndice D. Decidiu-se colocar este excerto em apêndice para não interromper a fluidez

do texto.

Perfeita (100%)

World Class (85%)

Razoável (65%)

Baixa (40%)

Linhas 4, 9, 10 e 11

Linhas 1, 3, 6, 7 e 8


Anaíce Leal 45

6.1.1. Os indicadores OEE

Focando novamente a análise para os valores das linhas em geral, a média OEE

destes conjuntos de equipamentos é de 85.6%. Este valor poderia classificar a empresa

DanCake como World-Class OEE.

Os seus indicadores têm os seguintes valores:

Indicador Utilização: 93.2%. Superior ao valor World-Class de 90%, em 3.2%;

Indicador Performance: 95.7%. Superior ao valor World-Class de 95%, em 0.7%;

Indicador Qualidade: 95.9%. Inferior ao valor World-Class de 99%, em 3.1%.

Tendo em conta as metas teóricas dos vários indicadores, o fator da qualidade é o

único que está abaixo do estabelecido. Assim, a empresa não se classifica como World-

Class, mas aproxima-se bastante desse nível. O resultado OEE representa as baixas perdas

de produção e um aumento gradual da competitividade da empresa no mercado.

Apesar de o indicador Utilização ser o mais baixo dos indicadores, não é este que

desvaloriza qualitativamente o OEE. Na teoria é espetável que este seja o indicador mais

baixo. Tanto que ainda é o indicador da DC com uma maior variação positiva em relação ao

especulativo.

Para justificar o facto de o Indicador Utilização estar melhor que o da Qualidade

existem várias razões. Uma delas atribui-se a um aspeto verificado durante a permanência

na empresa. A equipa da produção quando constata que existe uma avaria num

equipamento solicita a equipa da manutenção. A linha apenas é parada se se verificar que

a resolução da avaria é demorada ou que compromete a conformidade de todo o produto

e/ou segurança de algum colaborador. Caso contrário, a linha não para e continua a

confecionar produto sem qualidade para ser vendável, durante a reparação. Tal, origina

desperdício, mas evita a geração de paragens. Esta opção é válida, porque as perdas

derivadas a uma paragem de linha são maiores do que as perdas resultantes da produção

de desperdício, tanto em tempo parado como em quebras do produto. Assim, afeta

negativamente o indicador qualidade em relação ao indicador utilização, mas a nível de

eficiência global é favorável.


46 2016

Outras situações que colocam o indicador Qualidade abaixo do teórico da

referência de World-Class OEE são respeitantes à particularidade da indústria onde a

empresa se insere. As singularidades foram expostas durante a análise do capítulo

Desperdício e o Indicador Utilização.

Segundo a teórica, a Eficiência Global dos Equipamentos da DC está alta, mas nem

todos os seus indicadores atingem o nível de referência. O indicador Utilização ultrapassa

consideravelmente a meta e a performance tem a percentagem certa. A única exceção é o

indicador Qualidade que não atingiu o objetivo estipulado pela teórica, mas encontra-se

perto.

A título opinativo, não se considera que as metas World-Class sejam adequadas

para os casos de indústria alimentar. Pelo caso particular de considerarem uma

percentagem tão reduzida de desperdício, para a eficiência de uma empresa ser a ideal. Na

empresa em estudo tal não é fazível. Os desperdícios podem ser minimizados, mas os que

são inerentes ao processo não podem ser totalmente eliminados. Dado o número de

setups e arranques de linha existentes, não é possível os desperdícios serem menos do que

um por cento. Apenas seria considerado possível se a demanda aumentasse, de modo a

trabalhar de uma forma mais contínua. Por essa razão, as referências dos indicadores

poderiam ser variáveis consoante o nível TEEP que as empresas tivessem, uma vez que este

revela o tempo que a empresa teve parada. Quanto menor fosse o TEEP, menos exigentes

seriam as metas a tingir.


Anaíce Leal 47

6.1.2. As causas

Com o intuito de se entenderem as causas dos valores das eficiências das linhas de

produção apresentados, segue-se uma comparação entre as linhas sobre a incidência dos

cinco eventos mais comuns. O confronto será apresentado com recurso a gráficos do total

de horas despendidas em cada evento, por linha. Para a confrontação, também se

calcularam as percentagens das paragens em relação ao tempo total de trabalho teórico

respetivo. O cálculo foi efetuado com a seguinte expressão:

%𝑂𝑐𝑎𝑠𝑖ã𝑜 =𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 ℎ𝑜𝑟𝑎𝑠 𝑑𝑎 𝑜𝑐𝑎𝑠𝑖ã𝑜

𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 ℎ𝑜𝑟𝑎𝑠 𝑝𝑙𝑎𝑛𝑒𝑎𝑑𝑎𝑠

Esta percentagem será um ponto chave de comparação entre as linhas. O período

temporal continua a ser de janeiro de 2015 a julho de 2016.

Avarias

As avarias são causadoras de grandes perdas, tanto na forma de paragens, como de

desperdício. Portanto são bastante influenciáveis no cálculo do OEE, nomeadamente do

indicador Utilização e Qualidade.

Gráfico 10 Tempo (horas) dispensado em avarias, por linha

As linhas com uma percentagem maior de paragens devido a avarias foram as linhas

quatro, nove e dez. Estas linhas correspondem aos três piores resultados de OEE. Tal como

os três melhores resultados da eficiência global dos equipamentos correspondem às três

linhas com menor percentagem de perdas por avaria. As correspondências comprovam o

peso que as perdas devido a avarias têm na presente análise.

92 100

26

92

5676

204

65

25

1,8%1,8%

3,9%

1,6%

1,2%

1,6%

4,6%

5,4%

2,5%

0,0%

1,0%

2,0%

3,0%

4,0%

5,0%

6,0%

0

50

100

150

200

250

1 3 4 6 7 8 9 10 11

Per

cen

tage

m s

ob

reo

tem

po

pla

nea

do

Ho

ras

Linhas


48 2016

Linha dez

A linha dez é a linha mais lesada com as avarias. Tal como, as outras linhas, por

vezes existem problemas com as máquinas de embalar ou com as máquinas da formação.

Mas as razões que a diferencia são as seguintes:

O seu sistema de transporte difere das restantes linhas. Em vez de um tapete

rolante, o meio de transporte dos croissants é através de tabuleiros. As únicas

linhas que têm tabuleiros em vez de tapete são as linhas oito, dez e onze. Os

tabuleiros encravados é um problema comum nestas três linhas.

Na linha oito, o problema dos tabuleiros já foi resolvido com a aquisição de uma

plataforma elevatória. Este equipamento encontra-se num sítio estratégico e

acumula na vertical os tabuleiros dos palitos antes do ponto onde costuma haver

encravamentos. Desta forma, evitam-se paragens. Na linha 10 também existe

um elevador de tabuleiros, mas não resulta tão bem devido à causa exposta no

parágrafo seguinte.;

O percurso da linha dez é longo e complexo. Por essa razão, existem posições da

trajetória da linha onde se encravam tabuleiros com frequência. Algumas dessas

zonas encontram-se antes elevador e nessas situações o elevador é inútil.;

A zona da formação desta linha é onde se encontra a maquinaria mais complexa

da unidade fabril de Coimbra. Existem problemas com mais frequência nesta

parte em particular, porque a concentração de equipamentos é grande.

A análise OEE é uma boa metodologia para valorizar acontecimentos como avarias

em equipamentos. Apesar disso, existem outros sistemas de apoio a este estudo que

deveriam ser adotados pela manutenção. Métodos mais apropriados para auxiliarem na

minimização dos números de avarias e dos respetivos tempos de resolução.


Anaíce Leal 49

Arranque de linha

O arranque de linha é a segunda causa que mais prejudica o indicador Utilização. A

influência desta ocasião sobre as linhas de produção nos últimos dezanove meses teve o

seguinte peso:

Gráfico 11 Tempo (horas) dispensado em arranques, por linha

As linhas mais prejudicadas foram as quatro, nove e dez, à semelhança do caso das

avarias. Tal acontece devido à baixa produtividade destas três linhas que será evidenciada

no próximo subcapítulo. Relembrando o que foi exposto no início do desenvolvimento

desta dissertação, a produtividade também interferiu na evolução do OEE ao longo do

tempo. Uma das principais razões para o sucedido é a influência que os arranques têm

nesta indústria, através das perdas que provocam. Quanto menos produção houver, mais

esporádicos são os pedidos e mais tempo as linhas estão paradas. Portanto, existe um

aumento de número de paragens e, consequentemente, um aumento de arranques.

Aumentam-se os arranques, aumentam-se as perdas.

Com esta observação pode-se constatar um facto. Quando uma linha está

preparada para trabalhar em regime contínuo, desaconselha-se produzir pequenas

encomendas. Não se aproveita o potencial das linhas.

Por último, do gráfico apresentado também se retira que as restantes linhas

trabalham de uma forma mais adequada, em regime contínuo, uma vez que não

apresentam tantos arranques.

37,443,3

26,7 26,7

36,3

23,7

89,2

50,9

9,10,73% 0,77%

4,07%

0,47%0,78%

0,49%

2,01%

4,22%

0,90%

0,00%

1,00%

2,00%

3,00%

4,00%

5,00%

0

20

40

60

80

100

1 3 4 6 7 8 9 10 11

Per

cen

tage

m s

ob

reo

tem

po

pla

nea

do

Ho

ras

Linhas


50 2016

PSA

PSA devido a falta de material de embalagem

PSA A produção de PSA é um evento comum, como tal tem um peso considerável no

OEE. O tempo despendido a produzir semiacabado é o seguinte:

Gráfico 12 Tempo (horas) dispensado em PSA, por linha

As linhas mais lesadas com perdas devido à produção de PSA são as linhas seis e

onze.

Linha 11

A linha onze apresenta uma percentagem de tempo despendido em produção de

PSA elevada, por causa de falta de material de embalagem. Como é uma linha que produz

pouco, por vezes o stock de material de embalagem necessário para certas encomendas é

negligenciado.

Linha seis

No caso da seis, este facto evidencia a principal causa que faz com que esta perca

eficiência. A percentagem de paragem sob a forma de produto que ficou por embalar é

massiva quando comparada com a percentagem de outras linhas. Dada a grande

capacidade produtiva da linha em questão, a quantidade de desperdício também é grande.

Durante o estágio, constatou-se que a linha seis teve demasiados problemas na

zona de embalagem, como avaria de equipamentos ou demora na troca de rolos de

etiqueta. Esses problemas não originaram paragens em termos de avarias, mas foram

ressonantes em termos de produção de PSA. Dada a importância da linha seis, por questões

de capacidade produtiva, deveriam ter antecipado o sucedido. Tomando como exemplo a

situação da aquisição de um novo cliente com especificações mais exigentes em termos de

embalagem. Para evitar algumas falhas que se sucederam, deveriam ter apostado numa

melhor preparação das necessidades para esta grande encomenda, optando por:

1,53%1,05%

1,55%

6,23%

1,13%0,50%

0,00%

1,95%

5,77%

0,00%

2,00%

4,00%

6,00%

8,00%

0

100

200

300

400

1 3 4 6 7 8 9 10 11

Per

cen

tage

m s

ob

re

o t

emp

o p

lan

ead

o

Ho

ras

Linhas


Anaíce Leal 51

Ter um modo de certificação em como os fornecedores disponibilizariam a

quantidade de lataria necessária durante o período de execução da encomenda.

A conferência da conformidade do material deveria ter mais rigor, aquando a sua

chegada.;

Verificar antes do início da produção a conformidade de todas as etiquetas para

serem colocadas em linha;

Solucionar com mais eficiência as pequenas avarias dos equipamentos da

embalagem;

Ter um planeamento interno mais fixo e a médio prazo. De modo a facilitar a

gestão do stock dos materiais necessários para a encomenda

Definitivamente, existem medidas por implementar na DC e, em particular, no que

diz respeito à embalagem, para diminuir a produção de PSA.

Limpezas

As limpezas são uma parte essencial do processo da DC.

Gráfico 13 Tempo (horas) dispensado em limpezas, por linha

As linhas que dispensaram mais tempo em limpezas foram as linhas nove e oito. A

linha nove tem um dispêndio maior quando se fabricam pipocas de caramelo. A calda de

caramelo é elaborada em panelas e a limpeza desses utensílios é demorada devido à

grande aderência dos restos de caramelo cristalizados. As limpezas na linha oito também

são demoradas devido à necessidade da limpeza de todos os tabuleiros da linha. Essa

limpeza tem de ser executada após todas as produções e em casos em que os palitos

estejam pegados ao tabuleiro devido à mistura do óleo desmoldante não ser a adequada.

As linhas da DC não dispensam demasiado tempo, em limpezas. Rentabilizam o

tempo por aproveitarem as paragens de linha devido ao termo das encomendas para

efetuarem as higienizações.

37,6

48,8

2,5

13,9

31,7

55,3

65,8

5,1 7,6

0,73%0,87%

0,38%0,24%

0,68%

1,14%

1,48%

0,42%

0,75%

0,00%

0,50%

1,00%

1,50%

2,00%

0

20

40

60

80

1 3 4 6 7 8 9 10 11

Per

cen

tage

m s

ob

re o

te

mp

o p

lan

ead

o

Ho

ras

Linhas


52 2016

Mudanças de fabrico

As mudanças de fabrico são paragens inevitáveis do processo. À semelhança dos

arranques, a gestão do número de setups é responsabilidade do planeamento.

Gráfico 14 Tempo (horas) dispensado em setups, por linha

As linhas que menos tempo dispensaram em mudanças de trabalho foram as linhas

seis, onze e nove.

A linha seis é responsável por fabricar as grandes encomendas de Butter Cookies,

por razões de capacidade constatadas mais adiante. Esta é uma das razões para existirem

poucas mudanças de fabrico nesta linha. Para além dessa razão, o planeamento evita as

mudanças de fabrico para a linha seis, uma vez que acarretam sempres grandes perdas

devido à produção massiva da mesma.

A linha onze não apresenta mudanças de fabrico, porque tem pouca capacidade de

diversificação. Esta apenas produz os waffles. A linha nove tem uma percentagem de horas

dispensadas em setups desprezável, pela mesma razão que a linha onze. Apenas produz

pipocas doces, salgadas ou de caramelo. Além da reduzida diversidade, tem a capacidade

de produzir pipocas de caramelo em simultâneo com outro tipo de pipocas, por serem

equipamentos diferentes e apenas utilizados para o produto com caramelo.

As linhas menos eficientes em termos de setups foram as linhas quatro e sete.

Contrariamente às linhas nove e onze, a sete tem bastante diversidade, resultando num

maior número de mudanças de fabrico. Esta é a única linha que usualmente fabrica as

bolachas com diâmetro superior ao das BC, por isso é que tem uma produção diversificada.

6674

152

85

174

110

1,3% 1,3%

2,3%

0,0%

1,8%

0,4%

0,1%

0,9%

0,0% 0,0%

0,5%

1,0%

1,5%

2,0%

2,5%

0

20

40

60

80

100

1 3 4 6 7 8 9 10 11

Per

cen

tage

m s

ob

reo

tem

po

pla

nea

do

Ho

ras

Linhas


Anaíce Leal 53

A linha quatro

De todas as linhas, a linha quatro é a que apresenta maior percentagem de horas

despendidas do seu horário de trabalho planeado em mudanças de fabrico. Tal deve-se a

vários fatores:

Os seus produtos são diferentes dos das outras linhas, alguns são húmidos,

outros têm cobertura. Devido a esta particularidade, a limpeza após a confeção

destes bolos torna-se demorada. Esta demora aumenta bastante os tempos

requeridos para mudanças de fabrico.

Os seus produtos são encomendados em quantidades reduzidas. Quando a linha

trabalha, ocasionalmente existe mais do que uma encomenda para se fabricar

durante um turno. Estas ocasiões geram um maior número de mudanças de

fabrico.

As linhas trabalham de uma forma contínua, mas os seus colaboradores precisam

de pausas para realizarem as suas refeições. Sempre que possível, as chefes de

linha organizam-se para parar a menor quantidade de produção durante este

período. Quando a linha quatro se encontra parada para tratar da mudança de

fabrico, muitas vezes é estendido o tempo de setup para os colaboradores irem

comer ou substituir postos noutras linhas. Deste modo, evita-se uma segunda

paragem de linha.

Ao referir o assunto das refeições, é importante também apresentar o gráfico das

paragens devidas às refeições.


54 2016

Gráfico 15 Tempo (horas) dispensado em refeições, por linha

Este gráfico tem relevância, porque é um indício do tipo de preferência que a

empresa confere à linha quatro. A linha quatro é a linhas com mais horas de paragem

devido a refeições e a que esteve a trabalhar durante menos tempo na DC. A totalidade

duração da produção das linhas é a seguinte:

Gráfico 16 Tempo (h) de produção planeada, por linha

Para esta linha é conferida menor preferência do que para as restantes. Se for

necessário parar alguma linha para substituir postos de trabalho doutras produções e a

quatro estiver a trabalhar, esta é a lesada. Tal acontece devido à quantidade reduzida de

produção necessária para satisfazer os pedidos dos produtos da linha quatro. Como a

quantidade é pouca, o tempo dispensado a responder aos pedidos também é reduzido.

Portanto, os operários da linha quatro são dispensados dos seus postos sempre que é

necessário assegurar outras linhas. Esta situação contribui para a baixa eficiência global dos

equipamentos da linha em causa.

Após este estudo, torna-se percetível a vulnerabilidade da linha quatro. Tal

perceção encadeia o subsequente momento de reflexão. A linha é eficiente em termos de

equipamento, mas a sua demanda é bastante reduzida. Precisa de trabalhar apenas um

0,26% 0,24%

2,58%

0,15%0,33%

0,07% 0,15% 0,00% 0,00%0,00%

0,50%

1,00%

1,50%

2,00%

2,50%

3,00%

0

5

10

15

20

1 3 4 6 7 8 9 10 11

Per

cen

tage

m s

ob

re o

te

mp

o p

lan

ead

o

Ho

ras

Linhas

5.1575.592

656

5.715

4.677 4.8714.445

1.207 1.009

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

1 3 4 6 7 8 9 10 11

Ho

ras

Linhas


Anaíce Leal 55

oitavo do tempo daquilo que a maioria das linhas da DC opera para responderem à

demanda. Apesar de ter poucas encomendas, esta unidade produtiva é útil para a empresa,

uma vez que lhe acrescenta variabilidade.

Seria duplamente lucrativo, aumentarem a produção da linha quatro. Primeiro,

lucrariam mais ao venderem um maior número de bolos. A segunda vantagem seria a

utilização mais eficiente dos equipamentos. A unidade produtiva está desenvolvida para

trabalhar em contínuo. Ao haver mais produção, o potencial da linha é aproveitado com

menos interrupções.

Para aumentar a produção da linha quatro, tem de existir mais encomendas. A

demanda aumenta-se com publicidade dos produtos da família dos queques,

desenvolvimento de novas receitas, entre outros. Todavia, estas ações arriscam-se a não

ser proveitosas. Logo, a situação em que a linha quatro se encontra poderá ser a

apropriada, desde que não se torne contraproducente para a empresa.

As encomendas da família dos Butter Cookies estão a tender para um crescimento.

A tendência poderá alcançar uma posição onde se torne mais rentável existir uma quarta

linha BC. Em vez de implementarem uma nova linha, poderão rentabilizar espaço e

investimentos, ao substituir certos equipamentos da linha de queques por equipamentos

adaptados a BC. Esta solução diminuiria alguma diversidade da empresa, portanto deveria

ser cuidadosamente ponderada antes de ser executada. Contudo, é outra proposta para a

linha quatro se tornar proficiente.

Resumindo, a linha quatro é eficiente, mas pouco produtiva. Assim, representa um

conjunto de recursos que a empresa tem na eventualidade de surgir uma melhor

oportunidade que não possa ser sustentada pelas outras linhas.


56 2016

6.2. Produtividade

Para findar a avaliação das linhas, é necessário completá-la com a análise da

produtividade das mesmas. Esta necessidade surge devido a um simples facto. Uma linha

pode ser eficiente, mas ter uma capacidade produtiva baixa. Assim, torna-se pouco

rentável em relação às outras, mas apresentar um OEE positivo.

Importante realçar que para se retirarem conclusões dos indicadores OEE é

necessário ter em conta variáveis aparte. Apenas com as informações acerca dos lucros

que os equipamentos geram para a empresa é que se pode concluir se estes são rentáveis

ou não. A medição da eficiência das linhas apenas indica se os potenciais dos equipamentos

estão a ser bem aproveitados ou não.

Nesta dissertação não se apresentam dados relativos a valores monetários, mas

observam-se os totais de quilogramas produzidos por cada linha no período estipulado.

Gráfico 17 Produção (Kg) e OEE (%) das linhas DC em 2015 e 2016

As linhas três e seis foram as linhas que mais quilogramas produziram. Estas duas

linhas fabricam o produto mais vendido da DC, as Butter Cookies. Portanto, é natural

apresentarem uma diferença tão grande de produção em relação às outras, como a linha

seis apresenta.

As linhas que produziram menor quantidade de produto nos últimos semestres

foram as linhas onze, quatro, nove e dez. Os waffles, os queques, as pipocas e os croissants

são os produtos DC com menor volume de encomendas, o que justifica esta baixa

produção.

88% 87%

68%

86% 88% 90%

80%

72%79%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

0

1000000

2000000

3000000

4000000

5000000

6000000

1 3 4 6 7 8 9 10 11%

OEE

Pro

du

ção

rea

l em

Kg


Anaíce Leal 57

6.2.1. A produtividade das linhas Butter Cookies

Para demonstrar a importância dos dados de apoio à análise OEE existe um exemplo

em particular. As linhas um, três e seis fabricam os mesmos produtos: Butter Cookies,

ChocoChips e outras bolachas. As linhas um e três têm cadências similares, mas a cadência

da seis é superior. A superioridade pode ser verificada, observando-se o gráfico das

cadências médias de todas as linhas, dos meses de janeiro de 2015 a julho de 2016. As

cadências das onze linhas foram calculadas com a seguinte expressão:

𝐶𝑎𝑑ê𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑚é𝑑𝑖𝑎 𝑑𝑎 𝑙𝑖𝑛ℎ𝑎 =𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑞𝑢𝑖𝑙𝑜𝑔𝑟𝑎𝑚𝑎𝑠 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑧𝑖𝑑𝑜𝑠

𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 ℎ𝑜𝑟𝑎𝑠 𝑝𝑙𝑎𝑛𝑒𝑎𝑑𝑎𝑠

Os resultados obtidos foram os seguintes:

Gráfico 18 Cadências médias das linhas, em 2015 e 2016

Dadas as cadências das linhas, torna-se entendível a razão de ser planeado e

fabricado uma maior quantidade de bolachas na linha seis. Em termos de resultados de

OEE, as linhas um e três são mais eficientes do que a seis. Contudo foi verificado que tal

não significa que sejam mais rentáveis do que a linha seis. Pelo contrário, dada a

capacidade de esta produzir maior volume de produto por hora do que qualquer outra

linha, torna-a a linha mais rentável da DC.

O OEE indica que a equipa da DC está a aproveitar melhor a capacidade das linhas

um e três do que da seis.

O motivo pela qual a linha seis é menos eficiente tem haver com a sua grande

cadência. Quando maior for a capacidade produtiva de uma linha, mais difícil é controlar

as suas perdas. Por exemplo, dada a largura do tapete da linha ser a superior dos tapetes

de todas as outras linhas da DC, um desalinhamento do produto torna-se mais difícil de

remediar. Outro exemplo é um problema na embalagem que pode originar grandes

quantidades de PSA, cuja incidência é notável ao relembrar o estudo realizado sobre o

tempo despendido a produzir-se PSA.

419,4 518,1 424,7

942,8584,9

380,9110,4

420,2

43,2

0

500

1000

1 3 4 6 7 8 9 10 11

Kg/

h


58 2016

Tendo em conta os diferentes potenciais, deveriam implementar melhorias para

aumentar a eficiência da linha seis de modo a torná-la tão eficiente quanto as restantes.

Esse esforço já está implementado, ao constatar-se que atribuem medidas para minimizar

as perdas desta linha. Recapitulando as medidas apresentadas ao longo da dissertação e

outras:

A empresa atribui as maiores encomendas à linha seis;

Evitam-se as mudanças de fabrico e arranques;

A sua manutenção é programada com antecedência, de modo a não forçar uma

paragem da linha;

Por vezes é a única linha a trabalhar durante o fim de semana.

Assim se demonstra, a importância do apoio de certos dados como a produtividade

para se obter uma correta avaliação das linhas e se implementarem esforços e recursos nas

ações certas.

6.3. Tempo planeado - TEEP

O TEEP apresenta uma percentagem baixa, de 28.8%, devido a falta de

encomendas. Para se ter uma noção das linhas que influenciam o resultado diminuto

apresenta-se o gráfico com a percentagem de tempo planeado para cada uma das linhas

no espaço temporal em causa:

Gráfico 19 TEEP das linhas DC

Pelo gráfico apresentado percebe-se que todas as linhas trabalham menos de

metade do tempo que têm disponível, devido à falta de demanda. As linhas que trabalham

durante menos tempo são as linhas 4, 10 e 11. As linhas 4 e 11 trabalham pouco tempo,

porque produzem produtos com menos encomendas do que as restantes. Os croissants

(linha 10) têm mais encomendas, mas, considerando a densidade reduzida dos croissants,

a linha tem uma grande cadência. Logo, escoa os pedidos a uma velocidade superior às

restantes linhas da DC.

0%

20%

40%

60%

1 3 4 6 7 8 9 10 11 vanilla taças delta

% T

EEP


Anaíce Leal 59

6.4. Comparação final

Com os resultados dos indicadores OEE e de outras informações em paralelo, pode-

se retirar algumas conclusões sobre as linhas de produção da DanCake.

Antes de mais, salienta-se que neste ponto, os dados foram arrumados em

diferentes perspetivas:

Eficiência Geral dos Equipamentos, analisa-se onde está a ser desperdiçado o

potencial dos equipamentos das linhas de produção;

Capacidade de produção das linhas, a quantidade de produto que as linhas

fabricaram por hora;

Total de quilogramas produzidos pelas linhas.

Para clarificar a avaliação, apresentam-se os resultados das linhas sobre a forma de

tabela, no apêndice C. Os dados conclusivos da tabela são os seguintes:

OEE (%)

Produção (Kg)

Capacidade produtiva (Kg/h)

8 6 6

1 3 7

7 7 3

3 1 4

6 8 10

9 10 1

11 9 8

10 4 9

4 11 11 Tabela 6 Ordem decrescente dos resultados de OEE, Produção e Capacidade Produtiva das linhas

No quadro acima encontram-se as linhas organizadas por ordem decrescente dos

resultados obtidos. Avançando para a comparação entre as linhas DC, destacam-se a linha

oito como sendo a linha mais eficiente da empresa e a linha quatro como a menos eficiente.

A linha seis tem a maior capacidade produtiva e a onze tem a menor.

Em termos de eficiência sabe-se que a linha oito tem o seu potencial bem

aproveitado com o melhor resultado OEE. Apesar do elevado valor, verificou-se que existe

uma possível melhoria dos indicadores utilização e qualidade. Caso se certifiquem que a

mistura do óleo desmoldante esteja bem preparada, evitam-se perdas devido a palitos

colados aos tabuleiros.


60 2016

Ao observarem-se os indicadores OEE da linha quatro, percebe-se que todos eles

sofrem um decréscimo, em relação aos indicadores das outras linhas. O indicador com o

decréscimo mais acentuado é o indicador utilização. A baixa eficiência deve-se a tempo

dispensado em arranques e mudanças de fabrico, refeições e substituições de postos

doutras linhas. As causas desse facto são a falta de demanda dos produtos da linha quatro

e a consequente baixa de produção. A empresa serve-se deste facto para usar os

operadores desta linha para substituições, uma vez que acaba por haver tempo para

finalizar as encomendas dos queques e ainda prestar auxilio a outras produções.

A linha onze também tem pouca procura e problemas com o stock de material de

embalagem, porque entra constantemente em rutura.

Devido à sua complexidade, a linha dez é a linha mais lesada com as avarias.

As linhas das bolachas são bastante eficientes e produtivas, tanto as linhas das BC,

como a linha sete. A linha seis deve melhorar de modo a reduzir a produção de PSA para a

sua alta capacidade produzida ser aproveitada ao máximo. As perdas mais elevadas da linha

sete são devidas à sua diversidade, que tem como resultado maior número de mudanças

de fabrico.

7. MELHORIAS DA ANÁLISE

Anaíce Leal 61


Ao observar-se a análise OEE da empresa DC, é percetível que esta revela ser

adequada. Não existe nenhum indicador que seja estimado de uma maneira errónea e

cumpre a função principal que lhe compete: auxilia na melhoria contínua da eficiência

produtiva.

Apesar da adequação, enquanto se monitorizavam os indicadores OEE durante o

estágio curricular, encontraram-se pequenas ocorrências que deveriam ser ajustadas.

Assim surgiram ideias para melhorar o processo das várias análises da DC. As sugestões

recaem no report dos dados, uma vez que é a parte onde se verificaram mais lacunas.


62 2016

7.1. Melhorias implementadas durante o estágio

Durante o estágio, não foi proposto nenhum projeto para ser implementado na

empresa. Apesar disso, houveram pequenas melhorias que a estagiária teve oportunidade

de elaborar para fornecer melhores condições de recolha de dados para análise OEE. As

condições melhoradas foram a nível de documentos e de inserção dos dados em suporte

informático.

Relatórios de produção

Relembrando o que foi exposto no subcapítulo da tese A fiabilidade dos Indicadores

OEE, existe uma situação onde se verifica a falta de report. Questionou-se os responsáveis

por reunir a informação, acerca da razão para a falta de dados. Estes responderam que

“Nos dias em que andámos a apagar fogos, não nos sobra tempo para andar a escrever.”,

referindo fogos como sendo os problemas que as linhas apresentam, por vezes. A citação

de Hansen «Apagar incêndios consome o dia. Direta ou indiretamente, as pessoas, eventos

e ações não reservam tempo para reunir os dados, a documentação dos processos ou a

validação das informações. Trabalhadores motivados ficam insatisfeitos quando os

superiores nunca têm tempo para tratar ou implementar as suas sugestões e

recomendações. O planeamento e a programação submetem-se a mudanças diárias, senão

horárias.» (Tradução da pág. 219) descreve de uma forma resumida a situação na DC. *

Ao constatar esta situação, a estagiária propôs uma renovação dos relatórios de

produção para algo mais simples e que atendesse a algumas sugestões propostas pelos

chefes de linha. De modo, a também servir de motivação para estes colaboradores. No

anexo B, encontra-se um exemplo do relatório antigo para a linha 1. Este relatório não tinha

o mesmo layout para todas as linhas, uma das diferenças comparativamente ao novo foi

elaborar relatórios com a mesma disposição de campos para todas as produções. O novo

relatório encontra-se no apêndice E.

No final do estágio, a aluna teve a possibilidade de implementar os documentos na

empresa. Organizou ações de formação e, durante algumas produções, esteve ao lado dos

colaboradores a auxiliar o preenchimento dos documentos. Dado a data do fim do período

do estágio, não foi possível verificar a eficiência desta implementação.

As referências bibliográficas pertencentes à citação estão identificadas com os números 4) e 12).


Anaíce Leal 63

Agilização do processo de inserção de dados

De modo a agilizar o processo de inserção de dados ou a recolher informação

proveitosa, a estagiária elaborou as seguintes modificações:

A mão de obra standard encontrava-se desatualizada. A aluna através dos dados

de 2015, calculou a média de colaboradores necessários para cada tipo de

produção e atualizou o ficheiro. Neste momento, o ficheiro tem dados sobre a

mão de obra padrão e a mão de obra média de 2015. Esta ação auxiliou os

responsáveis da produção em termos de decisão para o número de

colaboradores a colocar em linha.

Inserção de um novo campo no relatório das pesagens que permite registar as

quebras de matéria prima originadas pelo transporte. Este tipo de quebras não

era evidenciado em nenhum documento. Havendo, por vezes, matéria prima

desperdiçada que não era reportada.

Implementação de pequenas fórmulas no Excel de modo a acelerar o processo

de registo dos dados da análise OEE. Nomeadamente, no caso onde numa coluna

colocavam as paragens em minutos e noutra coluna em horas foi modificado

para a coluna das horas se preencher automaticamente com a informação dos

minutos das paragens.


64 2016

7.2. Sugestões

De seguida apresentam-se algumas sugestões que poderiam ser implementadas na

empresa para melhorar a análise OEE. Algumas melhorias relativas à análise OEE que foram

sugeridas anteriormente não são mencionadas uma segunda vez.

Redução de perdas

A análise OEE é uma boa metodologia para valorizar acontecimentos que

resultaram em perdas para a empresa. Constatou-se que um dos eventos mais pejorativos

foram as avarias e pouco tempo despendido em manutenções programadas. Este facto

pode indiciar uma falta de eficácia por parte do departamento da manutenção que é

responsável por esta categoria. Logo aconselha-se a empresa a adotar metodologias que

auxiliem os processos de reparação e planeamento de manutenções.

Uma das metodologias possíveis é a que deu origem à análise OEE: o TPM. A

empresa já tem a base desta filosofia enraizada no seu dia a dia, uma vez que apresenta a

preocupação contante em minimizar todos os tipos de perda. Logo, faz sentido

implementarem de uma forma mais formal as várias ferramentas propostas pelo TPM.

Tal realização poderia levar a uma redução considerável de paragens e desperdício.

Informatização do report dos dados

Outra sugestão que se ostenta é a eliminação de recolha de informação em papel,

em toda a fábrica. A empresa já constatou esta necessidade e existe um projeto que se

encontra em desenvolvimento na Póvoa de Santa Iria que consiste em implementar novos

equipamentos de recolha de dados e informatizar toda a informação. Os responsáveis

nomearam o mês de outubro para iniciar este projeto na unidade fabril COI. Em termos de

análise OEE, prevê-se que seja benéfico, uma vez que permitirá realizar a análise em tempo

real de uma forma mais fiável.


Anaíce Leal 65

Ao se informatizar a recolha de dados, poder-se-á rentabilizar o tempo da equipa

de controlo e, consequentemente, alargar a sua disponibilidade para:

Alargar a análise de modo a se calcularem outros indicadores, como o TEEP e o

OOE. Permitindo avaliar a performance de outras ações da empresa, sem ser a

produção, e apresentar a análise a outros departamentos, como o planeamento

ou o armazém. Alagando-se, assim, o leque de auxílio a decisões;

Detetar atempadamente situações que estejam anómalas e evitar perdas;

Ter um papel mais proactivo no controlo da produção da empresa.


66 2016

8. CONCLUSÃO

Anaíce Leal 67

8. CONCLUSÃO

A importância da monitorização para a análise OEE

Ao longo da dissertação expuseram-se dois tipos de análise dos indicadores OEE:

Com ponto de vista externo, onde se efetua uma observação sem se ter em

conta o contexto da situação da produção no seu quotidiano;

Ponto de vista interno, onde se considera o conhecimento adquirido pela

monitorização dos indicadores e experiência de estar diariamente presente

nas instalações fabris.

Ao desenvolverem-se estas duas perspetivas, esclarece-se a importância que um

acompanhamento do quotidiano da produção tem para uma análise OEE mais conclusiva.

Salienta-se o facto de a equipa do controlo industrial ser constituída por pessoas

interessadas e participativas. Esta ocorrência torna as reuniões OEE mais producentes, uma

vez que ao apresentarem a análise não se baseiam apenas no que os números mostram

(Análise externa). Também expõem o conhecimento que obtiveram através dos relatórios

de lote e de informações que adquiriram ao circularem pelas instalações (Análise interna).

A participação dos que assistem também é fundamental, na medida em que haja uma

discussão sobre as melhorias que devam ser implementadas. A reunião torna-se tão

proveitosa, quanto a envolvência de todos os que participam nela.

Referiu-se que a função do OEE é auxiliar a melhoria contínua da eficiência

produtiva. Para cumprir plenamente o seu propósito, é necessário interpretar os seus

indicadores com recurso:

ao conhecimento e experiência de todos os colaboradores responsáveis para haver

uma interpretação completa e monitorização fidedigna;

a outros dados de suporte (como por exemplo, quantidade total produzida e

cadências produtivas utilizadas);

ao controlo dos indicadores para se perceber as peculiaridades que apresentam

(por exemplo, a ambiguidade das microparagens).


68 2016

Conclusão final

Da monitorização aos indicadores OEE, conclui-se que a medição é adequada. A

nível estimativo, é uma análise que é baseada em expressões de cálculo que se identificam

aos exemplos dados na literatura. Não existe nenhum indicador que seja estimado de uma

maneira errónea. A nível de encargo, cumpre a função principal que lhe compete: auxilia

na melhoria constante da eficiência produtiva. Apesar desta constatação, elaboraram-se

alguns reparos durante o estudo dos indicadores e respetivas sugestões para aprimorar a

análise atual. As situações foram as seguintes:

Da análise ao indicador performance, constatou-se que a produção terá

trabalhado ao ritmo estabelecido como padrão pela empresa. Assim, a maioria

das microparagens detetadas podem representar falta de report, em vez de

abrandamentos de ciclos produtivos. Logo, sugere-se que efetuem uma medição

regular das cadências das linhas, manual ou automática, em vez de se basearem

apenas em deduções. O intuito é separar as perdas devidas a abrandamentos de

ciclo, daquelas devidas a pequenas paragens. De modo, a se detetarem situações

anormais.

Do indicador qualidade também se sugere uma análise mais pormenorizada. No

registo e estudo destas perdas deveriam dividi-las em dois grupos: desperdícios

inerentes ao processo e desperdícios inesperados.

O presente trabalho demonstrou que é possível identificar perdas dos sistemas

produtivos através dos indicadores utilização, performance e qualidade. Também se

mostrou que servem de controlo para avaliar a eficácia das reparações implementadas.

Da análise temporal, verificou-se a importância que a medição de outros

indicadores, como o OOE ou o TEEP, têm como estudo paralelo do OEE. Como se apurou

uma relação entre a diminuição da eficiência global das linhas com o decrescimento da

quantidade produzida, é necessário realçar que se constatou haver apenas 28.8% do tempo

planeado. Tal deveu-se à diminuta quantidade de demanda em relação à capacidade

produtiva da empresa. A situação atual não é a ideal, mas o desenvolvimento da empresa

é promissor. Identificou-se uma possível tendência de crescimento da procura que poderá

afetar positivamente os resultados OEE.

8. CONCLUSÃO

Anaíce Leal 69

Apesar do baixo resultado do indicador TEEP, observa-se que a taxa OEE da indústria

estudada alcançou resultados positivos. Nos dezanove meses em estudo o resultado geral

foi de 85.6% e o indicador qualidade foi o único que não alcançou a barreira estipulada pelo

OEE World-Class. Logo, a empresa não se classifica qualitativamente no nível teórico

desejado, mas encontra-se próximo e muito acima da média mundial.

Quanto à análise das linhas, a linha mais produtiva da DC é a linha seis de Butter

Cookies, mas esta não é a mais eficiente. Sendo a linha com mais produção, realça-se a

importância em se aproveitar todo o seu potencial. Logo, aconselha-se a minimizar o tempo

despendido a produzir PSA, o evento mais pejorativo da linha.

As linhas com menos produção, também são as menos eficientes. A linha quatro é

a menos eficiente de todas a linhas, uma vez que não se aproveita a sua boa capacidade

produtiva devido à escassez de encomendas de queques.

Ao observar-se a análise OEE da empresa DC, é percetível os benefícios que esta

medição da produtividade das linhas acarreta para a entidade. Através deste método, os

departamentos empenham-se na melhoria contínua da produção, estabelecendo metas

cada vez mais desafiadoras. Auxilia a identificação de perdas e, consequentemente,

garante a utilização de uma boa parte do potencial dos equipamentos. Também, apoia a

gestão dos recursos da empresa de uma forma eficiente, evitando investimentos

desapropriados.


70 2016

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

Anaíce Leal 71

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS Apresentam-se as referências bibliográficas do material que serviu de apoio ao

desenvolvimento desta dissertação:

1) Courtois, Alain. Pillet, Maurice. Martin-Bonnefous Chantal. (Tradução de Celeste

Faria, 2006) “Gestão da Produção”. 5ª Edição. Lidel. Capítulos 10 e 11

2) De Ron, J. & Rooda, J. E. (2006). “OEE and equipment effectiveness: an evaluation”.

International Journal of Production Research, 4987–5003.

http://doi.org/10.1080/00207540600573402

3) Gupta, P. & Vardhan, S. (2016). Optimizing OEE, productivity and production cost

for improving sales volume in an automobile industry through TPM: a case study.

International Journal of Production, 2976–2988.

http://doi.org/10.1080/00207543.2016.1145817

4) Hansen, R. C. (2005). “OVERALL Equipment Efectiveness - A powerful

Production/Maintenance Tool for Increased Profits”. New York: Industrial Press Inc.

5) leanproduction.com/oee.html (Visitado em julho de 2016)

6) Muchiri, P., & Pintelon, L. (2008). “Performance measurement using overall

equipment effectiveness (OEE): literature review and practical application

discussion”. International Journal of Production Research, 3517–3535.

http://doi.org/10.1080/00207540601142645

7) Oechsner, R., Pfeffer, M., Pfitzner, L., Binder, H., Muller, E. and Vonderstrass, T.

(2003) “From Overall Equipment Effectiveness to Overall Fab Effectiveness (OFE)”.

Mater. Sci. Semicond. Process., 5, 333–339.

8) Huang, S.H., Dismukes, J.P., Mousalam, A., Razzak, R.B. e Robinson. (2003).

“Manufacturing productivity improvement using effectiveness metrics and

simulation analysis”. Int. J. Prod. Res., 41, 513–527.

9) Scott, D. and Pisa, R. (1998). “Can overall factory effectiveness prolong Moore’s

Law?”. Sol. State Technol., 41, 82.

http://doi.org/10.1080/00207540600573402

http://doi.org/10.1080/00207543.2016.1145817


72 2016

10) OEE.com (Visitado nos meses de julho, agosto e setembro de 2016)

i. oee.com/calculating-oee.html

ii. oee.com/oee-factors.html

iii. oee.com/oee-six-big-losses.html

iv. oee.com/faq.html

11) oeecoach.com (Visitado em setembro de 2016)

i. oeecoach.com/not-world-class/

ii. oeecoach.com/how-high-should-oee-be/

12) oee.com.br (Visitado em agosto de 2016)

i. oee.com.br/uso-do-tempo/

ii. oee.com.br/oee-world-class/

13) Patrícia, A. & Castro, B. (2016). Implementação de metodologias Lean e

desenvolvimento de processos de medição do OEE. Faculdade de Engenharia da

Universidade do Porto

https://sigarra.up.pt/feup/pt/pub_geral.show_file?pi_gdoc_id=731701

14) strategosinc.com (Visitado em setembro de 2016)

i. strategosinc.com/vsm_symbols.htm

15) Verdin, A., Xavier, A., Pedro, M., Azevedo K. & Darico, R. (2015). “Ferramenta OEE

(Eficiência Global dos Equipamentos) e sua aplicação”. Instituto de Educação

Tecnológica Savassi

http://www.techoje.com.br/site/techoje/categoria/detalhe_artigo/1873

16) vorne.com (visitado em setembro de 2016)

i.vorne.com/solutions/increase-manufacturing-production-

capacity.htm#measure-teep

http://www.oee.com/calculating-oee.html

http://www.oee.com/oee-factors.html

http://oeecoach.com/how-high-should-oee-be/

http://www.techoje.com.br/site/techoje/categoria/detalhe_artigo/1873

ANEXO A – ORGANIGRAMA DC 2016

Anaíce Leal 73



74 2016

Esquema 6 Organigrama DC 2016

D

ireç

ão A

dmin

istr

ativ

a e

Fina

ncei

ra

Dir

eção

Com

erci

al

Dir

eção

Nov

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Neg

ócio

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Inov

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Pla

neam

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to e

Con

trol

o

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stic

a

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g

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Fina

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Dep

.

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l

Dep

.

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p-

ras

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.

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Man

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-ção

PS

I

Dep

.

de

Man

ute-

ção

CO

I

Dep

.

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Arm

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zém

Dep

.

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Pla

nea-

men

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Logí

stic

o

Dep

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Des

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l

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.

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tão

RH

Dep

.

SH

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e

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Dep

.

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Ger

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Dep

.

Qua

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Dep

.

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du-

ção

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.

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ção

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I

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Info

rmaç

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o

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Dep

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rtes

Teso

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.

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ieni

za

ção

&

Lim

peza

PS

I

Dep

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-

tão

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Dep

.

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za

ção

&

Lim

peza

CO

I

Dep

.

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Pro

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Labo

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rio

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Rot

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gem

e

Em

bala

-

gem

Ser

viço

ao

Clie

nte

Ass

esso

ria

ao C

A e

Jurí

dico


Anaíce Leal 75

Esquema 7 Organigrama do Departamento de Administração e Financeiro DC 2016

Esquema 8 Organigrama do Departamento de Operações DC 2016

Direção Administrativa e

Financeira

Direção Comercial

Direção Novos

Negócios e Inovação

Direção Operações

Planeamen-

to e Controlo

Contabili-

dade

Logística

Mercado Nacional &

Exportação

Marketing

Direção Recursos

Humanos

Dep. de

Controlo

Financei-

ro

Dep.

de

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Industrial

Dep.

de

Comp-

ras

Dep.

de

Manuten

-ção

PSI

Dep.

de

Manute-

ção

COI

Dep.

de

Arma-

zém

Dep.

de

Planea-

mento

Logístico

Dep.

Desenvol

-vimento

Dep.

Gestão

RH

Dep.

SHST

e

Ambiente

Dep.

Serviços

Gerais

Dep.

Qualida-

de

Dep.

de

Produ-

ção

CO

Dep.

de

Produ-

ção

PSI

Sistemas de

Informação

Produção

COI

Produção

PSI

Diretor Geral

Dep.

de

Transpo-

rtes

Tesouraria

Dep.

Higieniza

ção &

Limpeza

PSI

Dep.Ges-

tão da

Mudança

Dep.

Higieniza

ção &

Limpeza

COI

Dep.

Controlo de

Processo e

Laboratório

Dep.

Rotula-

gem e

Embala-

gem

Serviço ao

Cliente

Assessoria

ao CA e

Jurídico

Direção Administrativa e

Financeira

Direção Comercial

Direção Novos

Negócios e Inovação

Direção Operações

Planeamen-

to e Controlo

Contabili-

dade

Logística

Mercado Nacional &

Exportação

Marketing

Direção Recursos

Humanos

Dep. de

Controlo

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de

Controlo

Industrial

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Logístico

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Desenvol

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Gestão

RH

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SHST

e

Ambiente

Dep.

Serviços

Gerais

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Sistemas de

Informação

Produção

COI

Produção

PSI

Diretor Geral

Dep.

de

Transpo-

rtes

Tesouraria

Dep.

Higieniza

ção &

Limpeza

PSI

Dep.Ges-

tão da

Mudança

Dep.

Higieniza

ção &

Limpeza

COI

Dep.

Controlo de

Processo e

Laboratório

Dep.

Rotula-

gem e

Embala-

gem

Serviço ao

Cliente

Assessoria

ao CA e

Jurídico


76 2016

ANEXO B – LEGENDA DO ESQUEMA

Anaíce Leal 77

ANEXO B – LEGENDA DO ESQUEMA

De seguida apresenta-se a legenda do esquema apresentado no subcapítulo

Gabinete de Controlo Industrial. Parte da simbologia retirou-se da ferramenta VSM do blog

strategosinc.com.

Processo dedicado – representa todo o processo de

produção.

Gabinete – Representa um departamento da unidade fabril

COI.

Análise – Representa uma análise

Posto de trabalho manual

Armazém

Transporte efetuado por empresa externa

Fornecedor/Cliente

Informação manual – Fluxo de informação processado de forma manual.

Informação automática - Fluxo de informação processado de forma informática/automática.

Seta de impulso – representa movimento de matéria.

Seta de impulso FIFO – a matéria que entra primeiro é aquela que sai primeiro.

Expedição

Tabela 7 Índice do esquema com mapeamento dos fluxos da DC


78 2016

APÊNDICE A -UNIDADE FABRIL COI

Anaíce Leal 79

APÊNDICE A – UNIDADE FABRIL COI

Neste apêndice é apresentada a unidade fabril COI.

Como referido no capítulo de apresentação da empresa, para todas as linhas

existem três grandes sectores de trabalho:

Zona das massas, onde se preparam as massas dos diferentes produtos. Neste

setor as operações automatizadas são o processo de amassar e colocar as

matérias primas ensiladas, como, por exemplo, a farinha. As restantes matérias

primas são colocadas pelos colaboradores e o controlo das massas também é

executado por eles. Nas figuras abaixo, a zona de amassagem das linhas

encontra-se representada com o seguinte símbolo: ;

Zona da formação, onde as máquinas dão forma à massa. Existem poucos

colaboradores nestas secções, uma vez que apenas servem para inspecionar a

conformidade dos produtos. Nas figuras abaixo as áreas da formação

encontram-se representadas com o seguinte símbolo: ;

Zona da embalagem, onde se executa o embalamento completo dos produtos.

A zona é semi-automatizada. Também tem bastante maquinaria, mas necessita

de colaboradores para inspecionar o produto final e efetuar certas operações.

Nas figuras abaixo a zona encontra-se representada com os seguintes símbolos:

(embalamento e empacotamento) e (paletização).

As linhas estão numeradas de 1 a 11. As linhas 2 e 5 não existem, uma vez que foram

descontinuadas. O símbolo representa colaboradores, o número de pessoas a

trabalharem numa linha não é fixo, depende do produto com que se está a lidar. A zona

onde existe uma maior afluência de trabalhadores é a zona da embalagem, nomeadamente

no embalamento e empacotamento. Na paletização existe um robô, representado por

que afeta a linha 1 e 3. Por vezes, nestas duas linhas não é necessário o robô, passando a

responsabilidade de paletizar para um colaborador. A paletização das outras linhas

funciona permanentemente de forma manual.


80 2016

Arm

azém

C

Armazém C1

Na DC, existem dois armazéns de matéria prima que, em termos físicos, se

encontram juntos, na mesma sala. Um deles é aquele que recebe o material, o C1. O outro

é o que prepara o material para o inserir na produção, o C. No C apenas é necessário haver

os artigos necessários para a assegurar a produção do dia seguinte. O C1 trabalha em

colaboração com o planeamento e o departamento das compras. Este armazém tem de

assegurar o stock de matéria prima e as transferências das necessidades da produção para

o armazém C.

Embalagem Massas

1

3

4

6

7

8

10 11 Arm

azém

C

(pes

agen

s)

Armazém C (latas)

9

Formação

Figura 9 Esquema elucidativo das secções de produção do segundo piso

Figura 10 Esquema elucidativo das secções de produção do primeiro piso

APÊNDICE B – BALANÇO MÁSSICO

Anaíce Leal 81

APÊNDICE B – BALANÇO MÁSSICO

Neste apêndice explica-se o balanço mássico realizado no capítulo x através do seguinte esquema.

O vermelho representa o que entra no balanço mássico. A matéria prima corresponde à

totalidade de quilogramas dos ingredientes que entra na produção, exceto água e dióxido

de carbono. Estes dois ingredientes não são contabilizados, uma vez que durante o

processo são vaporizados e a sua medição não é precisa (são adicionados à massa até se

atingirem as caraterísticas pretendidas).

O verde representa o que sai do balanço mássico. O produto acabado ou PA é o

total produzido em quilogramas. Depois PSA, sobrepeso e quebras representam

desperdícios consideráveis do processo. Outras perdas devido a vários fatores são

consideráveis desprezáveis, como a vaporização.

A expressão para o balanço mássico é:

𝐵𝑎𝑙𝑎𝑛ç𝑜 𝑚á𝑠𝑠𝑖𝑐𝑜 = 𝑀𝑎𝑡é𝑟𝑖𝑎 𝑞𝑢𝑒 𝑠𝑎𝑖 − 𝑀𝑎𝑡é𝑟𝑖𝑎 𝑞𝑢𝑒 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑎 =

= (𝑃𝑆𝐴 + 𝑆𝑜𝑏𝑟𝑒𝑝𝑒𝑠𝑜 + 𝑄𝑢𝑒𝑏𝑟𝑎𝑠 + 𝑃𝐴) − 𝑀𝑎𝑡é𝑟𝑖𝑎 𝑃𝑟𝑖𝑚𝑎

Matéria Prima

Produto Acabado

Sobrepeso

PSA

Quebras

Processo

Esquema 9 Balanço Mássico


82 2016

De seguida encontra-se uma tabela com informação mais detalhada sobre o

balanço mássico em questão.

Tabela 8 Informação detalhada sobre balanço mássico, em quilogramas, do dia 14 de janeiro de 2016

Na tabela, MP refere-se a matéria prima. O sobrepeso refere-se ao total dos

quilogramas amais que o produto acabado (PA) levou. Quebras é o desperdício de massa

cozida que deia ou não para recuperar.

A unidade das colunas é o quilograma, exceto da coluna ‘linha’.

Linha Qt. MP

Qt. PSA

Qt. Sobrepeso

Qt. Quebras

Qt. PA

Balanço Mássico

1 3622 0 10 70 3252 -290

6 25562 0 323 483 24111 -645

7 6726 0 146 199 5687 -694

8 10038 0 171 450 7535 -1882

9 990 0 6 81 761 -142

10 2889 231 92 131 1627 -808

APÊNDICE C - RESULTADOS

Anaíce Leal 83

APÊNDICE C - RESULTADOS

Neste apêndice encontra-se as tabelas com os resultados de:

OEE e indicadores, em percentagem;

Total da produção planeada, em toneladas;

Capacidade Produtiva, em quilogramas por hora.

O espaço temporal a que os resultados se referem corresponde ao mês de janeiro

de 2015 até ao mês de julho de 2016.

Linha OEE (%)

Linha Utilização

(%) Linha

Performance (%)

Linha Qualidade

(%)

8 90% 8 96% 8 98% 7 97%

1 88% 1 94% 1 98% 1 97%

7 88% 7 93% 3 97% 3 96%

3 87% 3 93% 7 97% 8 96%

6 86% 11 92% 11 96% 10 94%

9 80% 9 92% 9 95% 9 92%

11 79% 6 90% 10 93% 4 91%

10 72% 10 82% 6 92% 6 91%

4 68% 4 82% 4 92% 11 89%

Média 86% Média 93% Média 96% Média 86%

Tabela 9 Resultados OEE das linhas

Linha Produção

(Toneladas) Linha

Tempo Planeado (Horas)

Linha Capacidade produtiva

(Kg/h)

6 5388,22 6 5714,72 6 942,82

3 2897,42 3 5592,28 7 584,92

7 2735,69 1 5156,83 3 518,14

1 2162,93 8 4870,64 4 424,66

8 1855,47 7 4677,19 10 420,22

10 507,21 9 4444,57 1 419,42

9 490,91 10 1206,68 8 380,92

4 278,58 11 1008,60 9 110,44

11 43,59 4 656,08 11 43,20

Média 1817,78 Média 3703,07 Média 427,19

Tabela 10 Resultados Produção, Tempo planeado e Capacidade Produtiva das linhas


84 2016

APÊNDICE E – NOVO RELATÓRIO

Anaíce Leal 85

APÊNDICE D - AS LINHAS DE EMBALAMENTO

Nos parágrafos do capítulo da Análise das linhas de produção é possível verificar

que, na análise em causa, não se consideraram as linhas de embalamentos. As causas para

esta situação são as seguintes:

Em termos físicos, as linhas Emp.E e Emba.E não existem. Constam no documento

que calcula a análise OEE, mas não constam nas fórmulas para calcular os

indicadores do OEE geral (do conjunto das linhas). Estas linhas ‘fantasmas’ apenas

servem para avaliar a competência dos reembalamentos de produtos ou

embalamentos de PSA não planeado e não contabilizado como paragem durante

a sua formação. Estas situações são exceções resultantes de ineficiências do

processo. Essas ineficiências são contabilizadas para o OEE geral quando são

geradas nas linhas.

As linhas Vanilla, Taças e Delta representam os embalamentos destes três

produtos específicos. Este trio tem a peculiaridade de ser planeado de una forma

diferente. Parte da produção é embalada aparte da formação da bolacha, num

período posterior. Tal plano deve-se à produção de PSA durante a formação destas

bolachas. Este PSA surge por causa de duas razões que não estão relacionadas com

ineficiências do processo.

A primeira razão é devido à embalagem não dar vazão à formação, a empresa

em vez de optar por diminuir a cadência da passadeira da formação, coloca o

produto que escoa para o lado. A segunda situação é a existência de equipamentos

para embalar estes produtos que, por questões de gestão de layout não se situam

no encadeamento da linha. O que obriga a haver o embalamento do produto

aparte da sua formação.


86 2016

Assim para a análise OEE, quando os produtos se formam numa das linhas

numeradas, considera-se haver dois tipos de PSA: o planeado e o não planeado.

O planeado é aquele que é gerado devido às situações descritas no parágrafo

anterior. Não afeta negativamente o OEE (não conta como desperdício), pois é

considerado à posteriori na fase de embalamento. O tempo utilizado a produzir

esse produto é retirado do tempo planeado de produção, surge assim como

paragem planeada.

O PSA não planeado é devido a ineficiências do processo e conta como

desperdício, afetando negativamente o indicador Qualidade. Quando

posteriormente é embalado, existe uma análise da eficiência do seu embalamento

(linhas Emp. e Emb.), mas não conta para a eficiência geral, uma vez que já foi

contabilizado como desperdício no dia da sua formação.

Estas três linhas não são consideradas na análise desta dissertação, porque não

trabalham em regime contínuo como as restantes. A cadência do seu

funcionamento varia conforme as faculdades dos operadores que nelas operarem

e quando os seus operadores são precisos noutra linha podem ser dispensados.

Assim, tornam-se naturalmente linhas diferentes e mais inconstantes em termos

de eficiência.


Anaíce Leal 87


O novo relatório de produção elaborado pela estudante contém novos campos

estipulados pelos departamentos de Qualidade e Segurança e tem capacidade para ser o

registo de cinco encomendas com o mesmo lote, em vez de apenas uma encomenda. O seu

formato é o seguinte:

Figura 11 Atual Relatório de Produção


88 2016

O relatório antigo apresentava a seguinte estrutura:

Figura 12 Antigo Relatório de Produção

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